我在本地复制了模型（.pb 文件）和对应的标签映射，以便后续个人模型的运行。 我相信现在使用 Docker 已经是数据科学家最基础的技能了。...困难在于如何将网络摄像头视频流传送到 Docker 容器 中，并使用 X11 服务器恢复输出流，使视频得以显示出来。...将视频流传送到容器中 使用 Linux 的话，设备在 /dev/ 目录中，而且通常可以作为文件进行操作。一般而言，你的笔记本电脑摄像头是「0」设备。...为了将视频流传送到 docker 容器中，要在运行 docker 图像时使用设备参数： docker run --device=/dev/video0 对 Mac 和 Windows 用户而言，将网络摄像头视频流传送到容器中的方法就没有...为了解决视频帧顺序的问题，我使用优先级队列作为第二输出队列： 1. 读取视频帧，并将视频帧及其对应的编号一并放到输入队列中（实际上是将 Python 列表对象放到队列中）。 2.
/Dockerfile.devel），它是一个用于在本地创建镜像的配置文件。...local_repository规则将第三方依赖项定义为在本地存储的文件。...接下来将基于BaseHTTPServer搭建一个简单的Python Web服务器，BaseHTTPServer将处理上载的图像文件，并将其发送给推断服务进行处理，再将推断结果以纯文本形式返回。...为了将图像发送到推断服务器进行分类，服务器将以一个简单的表单对GET请求做出响应。...#在容器外部 docker ps #获取容器ID docker commit 这样，便可将图像推送到自己偏好的docker服务云中，并对其进行服务。
一、机器学习工具包 在本章中，我们将研究以下主题： 安装 Docker 构建机器学习 Docker 文件 在您的主机和 Docker 容器之间来回共享数据 使用 Docker 容器内部运行的机器学习基础架构构建...我们只是将它们下载到本地工作目录中。 然后，我们将使用此位置作为开始构建实际 Docker 容器的位置。...文件代码 这将允许访问计算机上的本地硬盘驱动器，以便在编辑和处理文件时文件不会在容器内丢失。...现在，如果您在基于 Linux 的计算机上具有 GPU，则gpu文件夹中将有一个单独的 Docker 文件，您可以使用该文件来构建 Docker 容器，以获得加速的 GPU 支持。...因此，正如您在此处看到的那样，我们正在构建该 Docker 容器并将其命名为keras-gpu： 构建 Docker 容器 构建容器需要一些时间。
Dockerfile 因为Docker在C/S中运行。我们的本机是C，Docker引擎是S。实际的构建过程是在Docker引擎下完成的，因此此时无法使用本地文件。...这需要将本地机器指定目录中的文件打包并提供给Docker引擎使用。 如果未指定最后一个参数，则默认上下文路径为Dockerfile的位置。...注意：不要将无用的文件放在上下文路径中，因为它们将被打包并发送到docker引擎。如果文件太多，进程将很慢。 COPY [--chown=:] ......使用Dockerfile自定义图像 这里我只解释如何运行Dockerfile文件来定制图像。Dockerfile文件中的具体说明将在下一节中解释。在这里，您只需要了解施工过程。...Compose文件定义了两个服务：web和redis。 Web：此Web服务使用从Dockerfile当前目录构建的图像。然后将容器和主机绑定到暴露的端口5000。
我将使用 python 的 multiprocessing 库，增加处理网络摄像头时的 FPS。为了进一步提高可移植性，我将项目集成到 Docker 容器中。...注意，我会使用 Tensorflow 的经典 ssd_mobilenet_v2_coco 模型来提高性能。先将模型文件（.pb 文件）和相应的标签映射文件复制到本地，后面可能会用到。...难点在于将网络摄像头流发送到 docker 容器并恢复输出流以使用 X11 服务器显示它。 将视频流发送到容器 Linux 系统可以在/ dev /目录中找到摄像头设备，并可以将其作为文件进行操作。...要将其数据流发送到 docker 容器，请在运行 docker 镜像时使用 device 参数： docker run --device=/dev/video0 对于 Mac 和 Windows 用户，...将网络摄像头流发送到容器的方式并不像 Linux 那样简单（尽管 Mac 基于 Unix）。
无论Dockerfile实际存在于何处，当前目录中的所有文件和目录的递归内容都将作为构建上下文发送到Docker守护程序。....使用stdin的Dockerfile从本地上下文构建镜像 使用此语法使用本地文件系统上下文构建镜像，但使用stdin中的Dockerfile。...EOF 使用远程Git存储库构建镜像作为构建上下文时，Docker会在本地计算机上执行仓库的git克隆，并将这些文件作为构建上下文发送到守护程序。...对于外部访问，您可以执行docker run，该标志指示如何将指定端口映射到他们选择的端口。...COPY仅支持将本地文件复制到容器中，而ADD具有一些功能（如本地的tar提取和远程URL支持），这些功能并不是很明显。
请务必使用docker login命令在本地计算机上使用Docker进行身份验证。...在第7步中，您将使用它来创建Python函数并将其部署在OpenFaaS上。 在本教程中，您将部署OpenFaaS v 0.8.9。...Docker套接字文件与Docker API进行通信，以便管理容器并获取有关它们的详细信息，例如容器数量及其IP地址。您还将挂载卷acme，我们将在此步骤中稍后定义。...此端点可通过POST方法使用，其中-d标志允许您将数据发送到该函数。 例如，让我们运行以下curl命令来执行该echoit功能，它随附OpenFaaS，并输出您作为请求发送的字符串。...与Web UI或API相比，FaaS CLI具有许多编程语言的模板，您可以使用这些模板来创建自己的函数。它还可以根据您的功能代码构建容器图像，并将图像推送到图像注册表，例如Docker Hub。
所使用的示例应用程序是一个非常简单的Flask web应用程序；如果要在本地测试它，需要安装Python。否则，你可以跳到“创建Dockerfile”部分。...获取应用程序代码 使用git将存储库克隆到本地机器： git clone https://github.com/JasonHaley/hello-python.git 切换到app目录： cd hello-python...将本地目录的内容复制到该新文件夹，并将其复制到镜像中。 运行pip安装程序（就像我们前面做的那样），将需求拉入镜像中。 通知Docker容器监听端口5000。 配置启动命令，使其在容器启动时使用。...运行以下命令让Docker在容器中运行应用程序并将其映射到端口5001： docker run -p 5001:5000 hello-python 现在导航到http://localhost:5001，...使用kubectl通过运行以下命令将YAML文件发送到Kubernetes： kubectl apply -f deployment.yaml 如果执行以下命令，你可以看到pod正在运行： kubectl
每个映像都被输入到初始[Inception]模型，并将其带有图像的输出与和其他注释存储在一起。这简化了训练，因为我们不需要在培训期间为每个示例计算初始输出，而是预先计算以备使用。...使用TensorFlow freeze_graph函数冻结在前一步中生成的图形。它从检查点文件中提取模型参数并将它们注入到图形变量中。图形变量转换为常数。生成的文件将到名为模型的....src/inference/classify.py脚本可以将存储在文件系统上或者可用的狗的图像归类为HTTP资源。在幕后，它加载冻结图形并将图像输入其中。...它公开Python的笔记本进行推断。实际上，它甚至在docker容器内完成了所有的工作。...可以使用以下命令启动容器: docker容器地址：https://hub.docker.com/r/kirillpanarin/dog_breed_classification/ docker run-p8888
安装Flask和Redis库，并且该应用程序打印环境变量NAME以及调用socket.gethostname（）的输出。...可以使用docker container ls命令查看缩写的容器ID： $ docker container ls CONTAINER ID IMAGE COMMAND...登录到本地计算机上的Docker公共注册库。 $ docker login 标记镜像 将本地映像与注册库中的存储库相关联的命令是username / repository：tag。...这将图像放入启动存储库并将其标记为part2。 现在，把它放在一起来标记图像。使用你的用户名，存储库和标签名称运行码头标签图像，以便将图像上传到您想要的目的地。...如果镜像在本地机器没有，docker 从仓库中拉取。
在本教程中，我们将向您展示如何安装Fluentd并使用它来从Docker容器中收集日志，并将它们存储在外部，以便在容器停止后保存数据。...第4步 - 建立流利的图像 在本节中，我们将为Fluentd Docker容器创建Docker镜像。...现在我们将启动运行Fluentd的容器，收集日志，并将它们发送到Elastcisearch。...如此输出所示，Elasticsearch正在接收数据。（您的容器ID将与上面显示的不同！） 结论 从Docker容器收集日志只是使用Fluentd的一种方法。...用例2：集中式应用程序日志记录 Web应用程序生成大量日志，并且它们通常被任意格式化并存储在本地文件系统中。
在本地运行应用程序时，默认的 flask behavior 会在本地主机（127.0.0...）上提供应用程序服务。在 Docker 容器内运行时，这可能会产生一些问题。解决的方法很简单。...首先，创建一个名为 keras-app 的新文件夹，并将当前的路径移动到该文件夹中。 mkdir keras-app cd keras-app 现在我们创建一个名为 app.py 的文件。...然后输入 :x，保存并关闭文件。 5. 创建一个 requirements.txt 文件 现在回到正题。我们将在 Docker 容器中运行这段代码。...然后，要求 Docker 使用 Python 程序包管理器 pip 安装 requirements.txt 文件中详细指定的包。...首先，我们应该将运行 flask 应用程序的 python web 服务器从本地 python 服务器替换为 gunicorn 这样的生产级服务器。
下载最佳权重文件 ( yolov4-fire-xilinx_1000.weights)。在本地运行了 yolov4 推理，一张图像大约需要 20 秒！...使用以下命令下载最新的 Vitis AI Docker。请注意，此容器是 CPU 版本。.../my_models/yolov4-fire-xilinx_last.weights \ 现在回到终端并输入 docker。激活tensorflow环境。...创建一个名为“ my_calibration_images ”的文件夹，并将训练图像的一些随机文件粘贴到那里。然后我们可以列出所有图像的名称到 txt 文件中。 > ls ....在现实系统中，这些信息将被发送到服务器并提醒负责人员。
，则可以使用以下预构建的Docker镜像： sudo docker run -it --net=host liubowei/simple-ml-serving:latest /bin/bash >>>...将本地运行转换为在线运行（Tensorflow） 如果我们只想接受来自标准输入的文件名，每行一个，我们就可以很容易地进行“在线”运行： while read line ; do bazel-bin/tensorflow...有两种可能性：使用Twisted + Klein来保留Python代码，或者如果你更喜欢一流的事件循环支持，并且能够连接到非Python ML框架（如Torch），则可以使用Node.js + ZeroMQ...o 值得注意的工具包括Openstack / VMware（如果您使用的是自己的硬件），Chef / Puppet（用于安装Docker并处理网络路由）以及Docker（用于安装Tensorflow...如何将机器学习代码从Matlab中迁移出来。 o 在生产阶段不要用Matlab GPU驱动，Cuda，CUDNN o 使用nvidia-docker，试试其它的在线Dockfiles。
Docker提供了一个本机日志驱动程序，可以很容易地收集这些日志并将它们发送到其他地方，例如Elasticsearch和Fluentd。Elasticsearch是是目前全文搜索引擎的首选。...在本教程中，您将学习如何安装Fluentd并将其配置为从Docker容器中收集日志。...它还包含一些与源容器相关的额外信息。如此输出所示，Elasticsearch正在从Docker容器接收数据。 结论 从Docker容器收集日志只是使用Fluentd的一种方法。...该架构利用了Fluentd复制数据流并将其输出到多个存储系统的能力。例如，您可以使用Elasticsearch进行实时搜索，但也可以使用MongoDB或Hadoop进行批量分析和长期存储。...有Ruby，Node.js，Go，Python，Perl，PHP，Java和C++的记录器库。记录器将数据异步发送到Fluentd，然后在将日志传送到后端系统之前缓冲日志。
如果您已经熟悉Docker概念，如卷，链接和端口转发，那么您可能希望继续前进到下一部分。 Docker图像 每个Docker容器都是Docker镜像的本地实例。...第3步 - 使用Docker Compose运行容器 公共Docker注册表Docker Hub包含一个简单的Hello World图像。...Docker守护程序从Docker Hub中提取了“hello-world”图像。 Docker守护程序从该映像创建了一个新容器，该容器运行生成您当前正在读取的输出的可执行文件。...Docker守护程序将该输出流式传输到Docker客户端，后者将其发送到您的终端。 如果该过程没有自行退出，请按CTRL-C。...示例在运行后退出，因此我们需要启动一个将继续运行的容器，以便我们可以使用docker exec来访问容器的文件系统。我们来看看Docker Hub 中的Nginx图像。
COPY 用于将本地文件或目录从 Docker 主机复制到镜像上。 ADD 可以用于同样的事情，也可以用于下载外部文件。...以下是使用 docker inspect 查看运行状况检查状态的方法： 这里省略了部分输出。...临时文件和文件夹 构建日志 本地 secrets 本地开发文件，如 docker-compose.yml 版本控制文件夹，如 ".git"、".hg" 和 ".vscode" 等 例子： **/.git...以下是一些有影响力的镜像扫描工具： Snyk[13] 是 Docker 本地漏洞扫描的独家提供商。你可以使用 docker scan CLI 命令来扫描图像。...当从 Docker Hub下 载图像时，确保使用官方图像或来自可信来源的经过验证的图像。较大的团队应该使用他们自己的内部私有容器仓库 6.
可以generator.py使用独立运行文件$python generator.py并交叉检查输出。...可以在Colab本身中修改python脚本，并在选择的数据集上训练不同的模型配置。完成训练后，可以从Colab中的“文件”选项卡将最佳快照下载到本地计算机。...docker ps命令验证容器在后台运行。...还可以使用查看容器日志$ docker logs your_container_id。...该inference.py脚本包含用于构建具有统一图像尺寸的批次的代码，并将这些批次作为POST请求发送到TensorFlow服务服务器。从服务器接收的输出被解码并在终端中打印。
服务器在本地运行之后，我们创建一个供 Kubernetes 使用的 Docker 镜像。...创建一个名为 Dockerfile 的文件，并将以下代码片段粘贴到其中： FROM python:3.7 RUN mkdir /app WORKDIR /app ADD ....： Docker 将从 DockerHub 获取 Python 3.7 镜像。...创建 Docker 镜像后，我们可以使用以下命令在本地运行该镜像进行测试： docker run -p 5001:5000 flask-kubernetes 通过运行容器在本地完成测试之后，我们需要在...yaml 文件发送到 Kubernetes： kubectl apply -f deployment.yaml 如果执行以下命令，你会看到 Pod 正在运行： kubectl get pods 现在，
Dockerfile)中，我们需要指定三个步骤: 选择我们想要使用的基本图像 选择我们想要在Docker图像中复制的文件 安装应用程序的依赖项 Base image 要指定基本映像，我们使用FROM命令...在我们的例子中，我们将使用官方的Python Docker映像，该映像可在Docker hub上使用。 我们将选择最新可用的基于Ubuntu的python3图像。 # 1..../src 此命令将指定的文件(或文件夹)复制到Docker映像中。在我们的例子中，我们希望复制Docker映像中本地文件夹中/src路径下的所有可用文件。...这个命令使用当前文件夹作为构建上下文构建一个名为movie-recommender的Docker图像。在最后指定我们想要使用的构建上下文的路径)。...现在我们可以使用docker run命令运行刚刚构建的图像: docker run movie-recommender python /src/app.py 该命令将在基于电影推荐图像的容器中执行python
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