Приложение python для машинного обучения в докере с anaconda для k8s
Существует приложение Python для машинного обучения, которое разработчик запустил в докере. В частности, экземпляр контейнера Azure. Они используют micromamba:0.15.3 и внутри dockerfile также устанавливают nginx для веб-сервера.
Файл Docker в конце запустится: CMD ["./start.sh"]
и скрипт внутри:
service nginx start
streamlit run app.py --theme.base "dark" --server.address localhost --server.port 5000 --server.enableCORS=false
Также я видел, что они используют анаконду локально для запуска веб-приложения. Это также работает в потоковом режиме
Теперь я бы избавился от части nginx в файле докеров, так как буду переходить на k8s и буду использовать контроллер nginx ingress + ingres в качестве виртуального хоста, который будет указывать на работающую службу python.
Какой образ Docker я должен использовать для этого? в чем разница между использованием официального образа conda, miniconda или python? Разве мне не нужно просто изображение Python, куда вы можете добавить поток, например здесь?
Ответы 1
Вы правы, вы можете создать простое приложение Dockerized, полученное из официального образа Python, создать виртуальную среду и установить файл requirements.txt на этапе сборки в среду для Streamlit и других зависимостей. Anaconda и Miniconda просто обертывают управление виртуальными средами Python. Если вместо requirements.txt есть файл environment.yml, вы можете использовать conda create -f environment.yml для создания среды в контейнере Docker.