环境：CentOS7 + Git (Gitee)实现步骤：在 Docker 安装 Jenkins，配置 Jenkins 基本信息，利用 Dockerfile 和 Shell 脚本实现项目自动拉取打包并运行。一、安装 Docker
1、 下载Docker依赖的环境
yum -y install yum-utils device-mapper-persistent-data lvm22 指定Docke
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2023-07-17 10:13:05
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一.docker的历史与现状1.PAAS平台的范围和内容 1.确定产品定位和需求，确定首次迭代的范围。 2.制作界面原型。以下是 paas 范畴 3.技术选型，然后根据技术选型为每个开发者搭建开发环境和技术栈， 例如 Java 环境、Python 环境、Ruby 环境、数据库、中间件等等。
4.构建基
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2024-09-29 18:55:49
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## 跨机器 Docker 部署
在 Docker 技术的发展过程中，Docker 容器已经成为了现代化软件开发和部署的标准。Docker 提供了一种轻量级的虚拟化环境，能够有效地隔离应用程序的运行环境，以及简化应用程序的部署流程。但是，在实际应用中，我们经常需要将 Docker 容器部署到多台机器上，以提高应用程序的可用性和性能。本文将介绍如何在多台机器上进行跨机器的 Docker 部署，并提
原创
2023-09-04 20:22:46
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本文我们使用 Jupyter Notebook 将开发脚本转化为生产用的应用程序。部署机器学习模型是开发与实际应用之间的桥梁成功...
# 机器学习模型部署的流程
在机器学习领域，模型的训练只是整个流程中的一部分。将训练好的模型部署到生产环境中是非常重要的，因为只有这样，模型才能真正发挥作用。下面我将介绍机器学习模型部署的整体流程，并给出每个步骤需要做的事情和相应的代码示例。
## 步骤概览
下表总结了机器学习模型部署的步骤。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 准备环境 |
| 2 | 加载模
原创
2023-07-21 09:38:45
316阅读
# 机器学习环境部署指南
## 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[准备环境] --> B[安装Python]
B --> C[安装Anaconda]
C --> D[创建虚拟环境]
D --> E[安装必要的库]
E --> F[验证环境]
```
## 2. 详细步骤
### 2.1 准备环境
在开始部署机器学习环境
原创
2023-10-20 16:37:19
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目录 1 初步认识人工智能1.1 人工智能概述1.1.1 机器学习与人工智能、深度学习1.1.2 机器学习、深度学习能做些什么？1.2 什么是机器学习1.3 机器学习算法分类1.4 机器学习开发流程1.5 学习框架和资料介绍2 数据集与特征工程2.1 数据集2.1.1 可用数据集2.2&n
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2024-02-15 13:46:10
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# Docker部署学习
## 什么是Docker？
Docker是一种容器化技术，它可以将应用程序与其所依赖的运行环境打包在一起，以便在不同的计算机上运行。它通过创建容器来实现这一目标，容器是一个独立的运行单元，可以在任何支持Docker的主机上运行。
## Docker的优势
使用Docker进行应用程序部署有以下几个优势：
- **快速部署**：使用Docker可以快速部署应用程序
原创
2024-02-01 09:20:45
19阅读
https://blog.csdn.net/qq_40626497/article/details/103438091 docker run -d -p 80:80 --name todolist-client -v /root/nginx/www:/usr/share/nginx/html -v ...
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2021-09-21 13:13:00
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在当今的科技环境中，Docker 和 Anaconda 是机器学习领域中不可或缺的工具。Docker 提供了一个容器化环境，使开发者能够构建、测试和部署应用，而 Anaconda 则为数据科学和机器学习提供了一整套的包管理和环境控制功能。通过本文，我们将探讨如何通过使用 Docker 和 Anaconda，来解决机器学习项目中的各种问题，确保高效、安全地开展工作。
## 背景定位
在许多机器学
## 如何实现“机器学习镜像docker”
作为一名经验丰富的开发者，你可以帮助刚入行的小白实现“机器学习镜像docker”。下面将详细介绍整个流程及每一步需要做的事情和相关代码。
### 流程
首先，让我们通过表格展示整个实现“机器学习镜像docker”的流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 下载并安装Docker |
| 2 | 创建Dockerf
原创
2024-05-09 04:38:22
78阅读
# Docker部署机器码实现指南
## 引言
在现代软件开发中，容器化技术已经成为一种非常流行的部署方式。Docker是一种常用的容器化平台，可以帮助开发者将应用程序和其相关的依赖项打包成一个独立的容器，从而实现快速部署和移植。本文将介绍如何使用Docker部署机器码，帮助刚入行的开发者快速上手。
## Docker部署机器码流程
下面是实现“Docker部署机器码”的整个流程，我们可以将其
原创
2024-02-01 09:21:49
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前言完善的django项目上线，有很多种上线的方法，比如apache, uwsgi, nginx等。这里只介绍2种，一种是django自带的，另外一种则是nginx + uwsgi完成介绍。这里的系统环境采用的是ubantu系统， python环境采用的是python3, django环境采用1.11一、自带的部署功能数据库迁移：如果django项目中的数据是在本地的mysql中，需要将它的数据迁
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2024-02-04 02:21:25
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# Django部署机器学习模型
随着机器学习的普及，越来越多的开发者开始将训练好的模型应用到实际项目中。Django作为一个强大的Web框架，使得机器学习模型的部署变得更加容易。本文将介绍如何使用Django来部署一个简单的机器学习模型，并通过代码示例对完整流程进行演示。
## 系统架构
在开始之前，我们首先需要了解系统的大致架构。整体架构可以分为三部分：前端用户界面、Django后端以及
原创
2024-09-12 07:27:25
160阅读
# Python机器学习模型部署
随着机器学习技术的不断发展，越来越多的企业和开发者开始将训练好的机器学习模型部署到生产环境中，以实现自动化决策、预测和优化等目的。在Python中，我们可以利用各种工具和框架来进行机器学习模型的部署，本文将介绍如何使用Flask和Docker来部署一个简单的机器学习模型。
## 准备工作
在开始之前，我们需要安装一些必要的库：
```shell
pip i
原创
2024-04-16 03:57:27
70阅读
# Python 机器学习模型部署
在机器学习领域，除了构建和训练模型外，部署模型同样是非常重要的一环。Python作为一种功能强大且易于使用的编程语言，在机器学习模型部署方面也有着很好的支持。本文将介绍如何使用Python部署机器学习模型，并提供代码示例。
## 1. 准备模型
首先，我们需要训练好一个机器学习模型。假设我们已经使用Scikit-learn库训练好了一个简单的线性回归模型。
原创
2024-04-28 03:11:14
118阅读
自己写了个Django博客，最后成功的部署到了heroku上，记录一下艰辛的过程（windows上）准备阶段首先得有个heroku账号，我是用gmail注册的然后就可以按照基础教程一步一步部署到heroku上https://devcenter.heroku.com/articles/getting-started-with-python安装好git（版本控制工具）以及heroku客户端安装好后将h
# Django 部署机器学习算法指南
如果你是一个刚入行的小白，想要将机器学习算法部署到 Django 应用中，下面的指南会帮助你逐步实现这一目标。首先，我们我们将提供整个过程的步骤及其说明。
## 整体流程
在将机器学习模型部署到 Django 的过程中，可以按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 创建 Django 项目 |
|
原创
2024-09-28 04:47:17
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# 使用 FastAPI 部署机器学习模型的步骤
在现代应用中，将机器学习模型部署到网络服务中是个常见的需求。FastAPI 是一个用于快速构建API的现代（高性能）Python Web框架，特别适合于这种场景。本篇文章将带您一步一步地实现这一目标。
## 项目流程概述
以下是快速部署机器学习模型所需的步骤：
| 步骤 | 描述
模型的介绍根据问题特点选择适当的估计器estimater模型：分类(SVC,KNN,LR,NaiveBayes,…) 回归 (Lasso,ElasticNet,SVR,…) 聚类(KMeans,…) 降维(PCA,…)机器学习模型按照可使用的数据类型分为监督学习和无监督学习两大类。监督学习主要包括用于分类和用于回归的模型：
分类：
线性分类器（如LR)支持向量机（SVM）朴素贝叶斯
