文章目录
- 0 Docker容器部署
- 1 制作dockerfile
- 2 新建镜像
- 3 新建容器
- 4 运行脚本
- 5 异常处理
0 Docker容器部署
使用 Docker 容器部署深度学习模型有以下几个主要优势:
- 环境一致性:Docker 容器可以将应用程序及其所需的依赖项打包在一起,确保应用程序在不同环境中的运行一致性。这对于深度学习模型部署很重要,因为模型的依赖环境(如 Python 版本、库版本等)可能会在不同的服务器上存在差异。
- 可移植性:Docker 容器是跨平台的,可以在任何支持 Docker 的操作系统上运行。这使得深度学习模型可以更方便地在不同的硬件和软件环境中部署和运行。
- 隔离性:Docker 容器提供了很强的隔离性,可以将深度学习模型及其依赖项与宿主机操作系统的其他部分隔离开来。这可以避免模型部署过程中由于环境冲突而导致的问题。
- 部署简单化:使用 Docker 容器部署深度学习模型可以大大简化部署过程,减少部署时的手动配置步骤,提高部署的效率和可靠性。
1 制作dockerfile
# 继承PyTo
