前提:相信看到这篇文章的读者应该已经学会了Docker的安装以及Docker的基本使用,如果还不会的可以参考我之前的文章进行详细学习! 1.安装版:2300+字!在不同系统上安装Docker!看这一篇文章就够了 2.使用版:Docker学不会?不妨看看这篇文章 学完了Docker之后,今天咱们就来讲解如何在docker部署咱们的python程序!(下图是讲解安装docker时候,会有一期推文讲解部署python程序,今天就实现了) 01 Flask网页项目 本文作者辰哥以之前的一个简单的项目来进行演示
Hello,伙伴们,最近遇到恶一个离谱的事情:我的file-server项目在我的mac上运行很正常,在我的windows电脑上就出现各种错误,尝试了好几次,甚至改了flask的版本,更新了flask版本,最后都无济于事。真让人头大啊。
前提:相信看到这篇文章的读者应该已经学会了Docker的安装以及Docker的基本使用,如果还不会的可以参考我之前的文章进行详细学习!
我们使用cd命令进入到该文件夹。然后我们创建一个叫做Dockerfile的文件。把以下内容复制并粘贴到刚才创建的文件中并保存。
首先明确软件版本,我这里使用的是 Jenkinsver.2.121.3 ,这个版本比较老,其上安装 Kubernetes 插件所使用 kubectl 版本也比较老,无法使用 Kustomize 的 yaml 文件需要的 apiVersion:apps/v1 ,直接使用生成 deploy.yaml 文件会报错,所以这里选择了自己构建一个包含 kubectl 和 kustomize 的镜像,在镜像中使用 Kustomize 生成所需 yaml 文件并在 Kubernetes 上部署。
。镜像文件也上传到docker hub了,可以一步步运行起来,不过需要先安装好docker。docker的安装可参考官方文档。https://docs.docker.com/docker-for-windows/install/
看到不少文章讲解用Flask部署YOLOv5的,不过基本都在本地上能够运行而戛然而止。因此,我打算再进一步,利用Docker在云服务器上部署YOLOv5,这样就能够开放给别人使用。
#今天被催更了,于是我立马抽空写了第3篇。 接着往期的2篇继续,一步步动手做: 自己动手做一个识别手写数字的web应用02 自己动手做一个识别手写数字的web应用01 1 目录结构 新建一个we
序言 黄金指,一不小心就弄出一个故障。。。好可怕好可怕,我的小心脏。。。我的小心眼。。。 我这么信任你,你居然欺骗我。。。。****,这么大的坑,填不满啊。。。 生产变更,做再多的准备都不为过。。。double check。。。所谓的预期无影响都是骗人的。。。感觉很重要。。。内心是拒绝的。。。但是并不能拒绝。。。心魔啊、、、 为何要搭建私有仓库 在进行docker的时候,一般都是使用共有仓库来下载相关的镜像文件,然后运行一个镜像的实例也就是运行一个容器,如下: 在使用docker run的时候,首先查找的是
前言 上家公司的发展迁移后端服务部署是依托于Docker Swarm部署的线上服务集群。随着业务的不断发展,后来改成了Kubernetes来部署环境,Docker Swarm见证了着我们当时业务从0
深度学习模型的成功不仅仅依赖于训练效果,更重要的是将模型部署到生产环境,使其能够实际应用并为用户提供服务。本文将详细介绍如何使用Python实现深度学习模型的部署与生产环境应用,包括基本概念、常用工具、代码实现和示例应用。
如果容器理解为独立运行的一个或一组应用,以及它们的运行态环境。 而虚拟机则为可理解为跑在上面的应用。
仅仅在2013年左右才发布的Docker,却已经遍布了我的Twitter消息和RSS阅读器。在之前我已经运行过“Hello World”的示例,但我自觉没有能真正理解其内涵,准确地说,我并不了解Doc
是不是足够可以以假乱真了!这样的视频用一款实时视频仿真软件 Face2Face 就可以达到,在软件中输入一个说话的人脸录像,通过算法生成对应的人脸模型,套用这个模型就可以创造 DeepFakes。最恐怖的是,这个逼真的效果看起来毫无违和感。
个人博客纯净版:https://www.fangzhipeng.com/docker/2018/09/11/dokcer-trans2.html
解决方法:在”/etc/docker/“目录下,创建”daemon.json“文件。在文件中写入
PS:实际上这个例子,就是特定版本的docker image的产生。一个版本的发布代表我们这个软件的稳定的版本的问世,接下来就可以进行对稳定版本的部署,我们对稳定版本的部署,稳定版本的部署具体是docker swarm还是k8s,最重要的是我们已经有了一个docker image,我们可以通过手动,或者自动的升级。update docker image 实现服务的不中断。 总体言之这几次的流程是:开发代码提交到分支后,分支下进行校验pipline,没有问题,进行deploy的,在deploy测试没有问题,打包tag,形成稳定的dockerimage版本。
假设程序员的工作是炒菜做米饭和甜点,那么image就是炒好的菜,container则是装饭菜的饭盒,Registry就是用来存放饭盒的冰箱,将打包好的饭盒传递给不同的人,这也就是K8S部署。假如docker有生命周期的话,那么image就是用来打包,container用来执行和启动的。
Flask 是一个轻量级Web应用框架,简单易用,可以很快速地创建web应用。我们用它来创建一个demo应用。
本文展示了如何用 Keras 构建深度学习模型的简单示例,将其作为一个用 Flask 实现的 REST API,并使用 Docker 和 Kubernetes 进行部署。本文给出的并不是一个鲁棒性很好的能够用于生产的示例,它只是为那些听说过 Kubernetes 但没有动手尝试过的人编写的快速上手指南。
书接上回,之前一篇:Win10环境下使用Flask配合Celery异步推送实时/定时消息(Socket.io)/2020年最新攻略,阐述了如何使用Celery异步推送Websocket消息,现在我们利用Docker将这个完整项目部署起来,为什么用Docker呢?原因很简单,这种容器技术可以将整个项目用单个容器装起来,仅仅只需要维护一个简单的配置文件就告诉电脑每次部署要把什么东西装进容器,甚至把这个过程自动化,部署流程就会变得简单、方便。
容器改变了我们看待技术基础设施的方式。这是我们运行应用程序方式的一次巨大飞跃。容器编排和云服务一起为我们提供了一种近乎无限规模的无缝扩展能力。
首先,我们需要在github中找一个Python项目,如果具有编码能力也可以写一个简单web app。以下项目是一个Flask项目,简单的web应用。这个项目之前使用的是Jenkins完成的持续交付,现在改造成GitlabCI完成。
承接上篇文章:小白学Docker之基础篇,自学网站来源于https://docs.docker.com/get-started 系列文章: 小白学Docker之基础篇 小白学Docker之Compose 小白学Docker之Swarm 概念 Compose是一个编排和运行多容器Docker应用的工具,主要是通过一个YAML文件进行服务配置。 使用Compose主要有三步: 在每个应用环境中配置一个Dockerfile,定义单个应用的镜像 使用docker-compose.yml来组装各个应用 运行docke
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搞了几天的docker,3本书、网络文章,还要靠GPT4的辅导整理了上传到下载的全流程。
在 WSL2 中安装 docker https://www.runoob.com/docker/ubuntu-docker-install.html 会报错:
本文主要演示在AIGems中使用交互式建模服务来在平台中对Cidar项目进行演示开发流程和开发验证一个简单推理服务
本文我们将了解 Docker 中 Dockerfile、构建镜像、运行容器以及如何将镜像推送到存储库。
Docker是目前主流IT公司广泛接受和使用的,用于构建、管理和保护它们应用程序的工具。
在使用Docker镜像生成Dockerfile文件之前,需要先下载所需的Docker镜像。可以通过以下命令从Docker Hub上下载镜像:
很多开发者用自己的电脑开发,然后将程序部署在内网。如果内网无法访问互联网,部署就相当麻烦,你需要将应用程序依赖的包也传输到内网。如果是 Python 应用,还需要使用 pip 安装一下依赖包,对于某些需要编译安装包,windows 环境下安装过程中还可能报错,linux 可能提示缺失必要的头文件等,安装这些依赖包会耗费较多的时间,对自己的技术提升其实没有帮助,是要尽可能避免的。
Docker(容器技术)始于2013年,自那时起我便经常可以看到有关docker的消息。之前我已经尝试过docker的入门例子,但我觉得自己没有真正理解docker技术的价值所在以及docker容器是如何运行的。在这周,当我花了一些时间去研究docker之后,发现它并没有我之前想得那样神秘和复杂。
今天一起来看看尝试下 Google Colab 工具,一款由 Google 出品,免费面向大众的、可使用 GPU、TPU 来训练模型的给力在线工具!!
你知道你想要在Kubernetes中运行应用程序,但不知道从哪里开始。或者你刚刚开始,但不知道自己不知道什么。在本博客中,你将了解如何封装应用程序,并使其在Kubernetes运行。
今天小编来为大家分享一下如何在Docker部署一个Python项目,使用Docker部署项目的优势有
“容器”已成为最新的流行语之一。但是,这个词到底意味着什么呢?说起“容器”,人们通常会把它和 Docker 联系起来,Docker 是一个被定义为软件的标准化单元容器。该容器将软件和运行软件所需的环境封装到一个易于交付的单元中。
近期参加比赛,原本 windows server 部署的 Flask 后端项目所用的服务器快要过期了,开始改用 Linux 服务器部署。
剧透:这篇文章是一个手把手的入门教程,所以准备好一杯茶和一张舒服的板凳,让我们开始创建一些容器吧。今天我们将学习Docker的基础知识,学习如何构建、运行和删除容器。
现在,直接在命令行运行python app.py来测试这个 Flask的hello world 应用程序
现在除了容器内容封装的一些依赖关系,我们就拥有了一个相对正常的开发环境了。然而这里还有一个问题,那就是我们不能在生产环境使用这个容器,因为它正在运行的是默认的Flask webserver,它只适用于开发者,在生产环境中则效率低下并且不安全。一个好的解决方法就是采纳Docker减少开发环境和生产环境的区别,现在让我们在看一下怎么处理吧。
b.本文主要以《深入浅出Istio:Service Mesh快速入门与实践》中的python-flask-demo为例论述。
Dockerfile 是一个放置在项目根目录下的描述文件,可以利用 Docker 命令基于该文件构建一个镜像
1、https://mp.weixin.qq.com/s/pgVdhZMyKDfd5xz1YuMtTA
以前部署应用,需要各种环境配置,各种shell操作才能搭建一套可用的服务。现在有了Docker之后,部署方式变了更加容易,不容易出现配置错误,环境不一致问题。解决了在本地环境可以运行,迁移到线上出现各种问题,这些问题大多出现在线上和本地环境有差异,配置容易出现错误等情况。那么docker-compose 和 docker 之间存在着什么联系呢?
通过上一篇 Dockerfile 语法与指令的学习,本节就开始使用Dockerfile 来制作自己的 Docker 镜像啦。
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