利用Docker简化机器学习应用程序的部署和可扩展性( 三 ) _Docker

Shelldocker service create --replicas 3 -p 4000：80 --name ml_service ml_model_image：1.0在这个命令中，--replica 3确保容器的三个实例在Swarm中运行，-p 4000：80将Swarm的端口4000映射到容器的端口80，--name ml_service为服务分配一个名称。
因此，通过实现Docker Swarm，部署的机器学习模型可以有效地跨多个Docker主机扩展，从而增强其可用性和性能。
采用Docker的持续集成（CI）/持续交付（CD）持续集成（CI）/持续交付（CD）是现代软件开发的一个重要方面，促进自动化测试和部署，以确保软件发布周期的一致性和速度。Docker的可移植性很适合持续集成（CI）/持续交付（CD）管道，因为Docker映像可以在管道中的不同阶段进行构建、测试和部署。
一个将Docker集成到持续集成（CI）/持续交付（CD）管道中的例子可以用Jenkins管道来说明。管道在Jenkinsfile中定义，看起来像这样：
Groovypipeline { agent any stages { stage('Build') { steps { script { sh 'docker build -t ml_model_image：1.0 .' } } } stage('Test') { steps { script { sh 'docker run -p 4000：80 ml_model_image：1.0' sh 'curl -d '{"features"：[1, 2, 3, 4]}' -H 'Content-Type： application/json' http：//localhost：4000/predict' } } } stage('Deploy') { steps { script { sh 'docker service create --replicas 3 -p 4000：80 --name ml_service ml_model_image：1.0' } } } } }在这个Jenkinsfile中，构建（Build）阶段构建Docker镜像，测试（Test）阶段运行Docker容器并向机器学习模型发送请求以验证其功能，部署（Deploy）阶段创建Docker服务并跨Docker Swarm进行扩展。
因此，借助Docker, 持续集成（CI）/持续交付（CD）管道可以实现可靠高效的机器学习模型部署。
结论和最佳实践最后，本文强调了Docker在简化机器学习模型部署方面的功效。Docker能够将模型及其依赖关系封装在一个独立的、一致的、轻量级的环境中，这使得Docker成为机器学习从业者的一个强大工具。通过Docker Swarm和它与持续集成（CI）/持续交付（CD）管道的无缝集成，Docker在跨多台机器扩展机器学习模型的潜力进一步增强了它的价值。
然而，为了从Docker中获取最大的价值，推荐以下最佳实践：

最小化Docker镜像大?。航闲〉木迪袷褂酶?俚拇排炭占?，减少构建时间，并加快部署。这可以通过使用更小的基本映像、删除不必要的依赖以及有效地利用Docker的层缓存来实现。
使用.dokerignore：与Git中的.gitignore类似，.dokerignORE可以防止Docker镜像中包含不必要的文件，从而减小其大小。
确保Dockerfiles是可复制的：在将来构建Docker镜像时，使用特定版本的基本镜像和依赖可以防止意外的更改。

通过坚持这些指南并充分利用Docker的功能，在部署机器学习模型的复杂性中导航变得更加可行，从而加快了从开发到生产的路径。
参考文献【利用Docker简化机器学习应用程序的部署和可扩展性】1.Docker Official Documentation. Docker, Inc.
2.Docker for Machine Learning. O'Reilly Media, Inc.
3. Continuous Integration with Docker. Jenkins Documentation.
4.Scikit-learn： Machine Learning in Python. Scikit-learn Developers.
5.Kalade, S., Crockett, L. H., & Stewart, R. (2018). Using Sequence to Sequence Learning for Digital BPSK and QPSK Demodulation.
6.Blog — Page 3 — Liran Tal.
7.Introduction to the Dockerfile Part II | by Hakim | Medium.
8.Spring Boot 2.2 with JAVA 13 CRUD REST API Tutorial： Using JPA Hibernate & MySQL | Techiediaries
原文标题：AI Prowess： Harnessing Docker for Streamlined Deployment and Scalability of Machine Learning Applications，作者：Rudrendu Kumar PaulBidyut Sarkar