1.通过模板创建镜像(1)首先去下载一个模板 http://openvz.org/Download/templates/precreated //下载速度不快，下载了一个centos6的模板centos-6-x86-minimal.tar.gz(2)导入该镜像的命令为： cat centos-6-
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2024-01-29 12:02:20
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docker一、构建SSH镜像1.1 创建目录1.2 制作脚本1.3 生成镜像1.4 启动容器并修改root密码二、构建 systemctl 镜像2.1 创建目录2.2 制作脚本2.3 生成镜像2.4 启动2.5 进入容器三、构建nginx镜像3.1 创建目录3.2 制作脚本3.3 创建新镜像3.4 访问四、构建tomcat镜像4.1 创建目录4.2 制作脚本4.3 创建新镜像4.4 测试五、构
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2023-11-24 02:19:50
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# 使用Docker部署深度学习模型的详细教程
在这个教程中，我们将会学习如何使用Docker来部署一个深度学习模型。Docker是一个开源平台，能够通过容器化技术，使得应用的打包、分发和部署更加轻松高效。我们将覆盖整个流程，并逐步实现每一个步骤。
## 整体流程
以下是我们将要进行的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
|---
原创
2024-08-31 05:06:06
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准备工作拉取 tensorflow servering 的 docker 镜像：sudo docker pull tensorflow/serving，一般是已经有的进入到一个测试目录：cd /home/q/test_dir/
然后下载官方Demo目录：git clone https://github.com/tensorflow/serving
如果无法下载，去网站 down 下来（附件），然后
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2023-10-18 21:27:50
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DockerDocker学习Docker概述Docker安装Docker命令Docker镜像容器数据卷DockerFileDocker网络原理IDEA整合DockerDocker Compose(集群)Docker SwarmCI\CD Jenkins流水线Docker概述Docker为什么会出现？一款产品：开饭—上线！两套环境，应用环境，应用配置开发-----运维。问题？明明在我的电脑上可以运行
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2024-06-26 11:05:28
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文章目录Docker运行环境部署Docker的版本Docker的安装和卸载Docker服务启动启动后一些状态操作命令Docker的运行机制第一个Docker容器CentOS下怎么下载（pull）镜像？进入Docker容器客户机访问容器Docker核心组件Docker 架构Docker 核心要素镜像镜像的组成结构镜像的日常操作容器容器的基本概念容器的日常操作仓库仓库的基本概念仓库的日常操作 Doc
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2023-08-18 20:21:01
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1. 实验环境系统为 rhel7.6的虚拟机2. docker的部署与安装（1）进入阿里云开源阿里云官方镜像站（2）选择容器（3） 选择docker-ce（4）配置软件源信息（5） 配置虚拟机网络并下载docker-ce源信息（6） 下载依赖性的软件包（7）安装docker(8) 打开docker服务 （9） 在安装好docker后，系统会为docker容器分配一个ip，利用ip addr中查看d
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2023-07-11 09:54:59
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在现代机器学习应用中，模型的部署是一个关键环节。Docker 提供了一种轻量级的容器化解决方案，允许开发者将模型及其环境打包并在不同的环境中快速部署。以下是对“模型 Docker 部署”问题的详细复盘记录，涵盖环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和排错指南。
## 环境准备
在开始之前，我们需要准备以下软硬件环境：
### 软硬件要求
- **硬件**：至少 8 GB RAM、
前言这两天在做一个事情：使用 NVIDIA Triton 将训练好的文本分类模型 BERT + TextCNN 部署到服务器上。部署模型的过程中，发现模型的输入预处理操作，可以部署到客户端上，也可以部署到服务端上。因此，有了本文的标题，模型的预处理操作应该部署在哪里？对于文本分类模型，预处理操作需要进行分词，将一个句子变成一个一个单词。除了文本分类模型，其他模型可能还需要后处理操作，比如目标检测模
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2024-07-18 23:33:51
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这篇教程将帮助你在Linux系统上使用Docker进行部署。
步骤1：下载Docker
首先，从官方网站下载Docker的稳定版本。以下命令将下载Docker 17.12.1 CE版本：
[root@node1 /]# cd /tmp
[root@node1 tmp]# wget https://download.docker.com/linux/static/stable/x86_64/dock
原创
2023-03-27 16:33:40
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AI模型部署系列之docker前言本文分享使用docker部署AI模型的经验。Docker五大优势：持续集成、版本控制、可移植性、隔离性和安全性。下面就介绍一下docker的安装、创建cpu的tensorflow的docker。同时以 上海垃圾分类系列之快速搭建垃圾分类模型 作为整个过程的搭建的例子。环境Ubuntu 16.04安装docker详细步骤mkdir docker_example
cd
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2023-11-26 15:24:46
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目录首先说一下我的端口配置1.购买服务器：2.安装远程操作服务器工具：3.打包4.编写Dockerfile5.编写dockercompose.yml6.构建前端7.配置redis首先安装docker和docker-compose，安装方法请参照我前面的一篇文章Docker学习。首先说一下我的端口配置前端：8080，后端：8081，redis：6379，mysql：33061.购买服务器：我这里买的
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2023-07-14 22:55:41
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之前，我们基本都是单体Web应用程序：大型的代码库，随着新的功能和特性不断发展，最后它们都会变成巨大的，缓慢移动的，难以管理的巨人。 现在，越来越多的开发人员，架构师和DevOps专家认为，使用微服务比使用大型单体应用更好。 通常，使用基于微服务的体系结构意味着将你的单体应用分成至少两个应用程序：前端应用程序和后端应用程序（API）。在决定使用微服务之后，出现了一个问题：在什么环境下运行微服务更好
各位小伙伴万福金安，我是你们的小栈君，今天给大家带来的分享是关于gitlab的部署的实战操作，对于gitlab相信不少的小伙伴都或多或少的接触过一些，总的老说GitLab是一个利用 Ruby on Rails开发的开源应用程序，实现一个自托管的Git项目仓库，可通过Web界面进行访问公开的或者私人项目。在公司或者企业中都会进行构建自己的代码仓库，此时的话拥抱gitlab是你最佳的选择，今天小栈君就
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2024-06-28 15:50:31
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# PyTorch模型Docker部署指南
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现"PyTorch模型Docker部署"。在本篇文章中，我将详细解释整个流程，并提供每个步骤所需的代码和注释。
## 整体流程
下表展示了实现PyTorch模型Docker部署的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|-----|------|
| 步骤 1 | 创建PyTorch模型 |
| 步骤 2 |
原创
2023-07-23 23:42:19
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# Docker 部署 PyTorch 模型指南
在现代机器学习应用中，将模型通过 Docker 部署是一个非常重要的过程。Docker 能够让你的模型轻松地在各种环境中运行。本文将详细介绍如何使用 Docker 部署一个 PyTorch 模型，包括每一步的具体操作和代码示例。
## 流程概述
在开始之前，我们先来看一下整体流程，可以通过下表来了解每一步的任务：
| 步骤 | 任务描
# PyTorch模型Docker部署教程
## 引言
Docker是一种流行的容器化平台，可以帮助我们轻松地部署和管理应用程序。本教程将教会你如何使用Docker来部署PyTorch模型。在本教程中，我们将按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 步骤1：安装Docker | 安装并配置Docker环境 |
| 步骤2：构建Docker镜像 | 创建
原创
2023-07-21 11:02:01
641阅读
前言 公司租用的阿里云的服务器，每年会更换一次，很麻烦，还容易出问题，想会不会有更方便的方式来迁移服务器，就这样接触到了docker。 参考网上的一些资料，自己琢磨了一段时间，记录下docker的部署过程。系统：CentOS Linux release 7.6.1810安装docker 1、执行安装脚本curl -fsSL https://get.docker.com -o get-dock
硬件：华为云服务器，最便宜的那档，反正是练习用的 操作系统：Linux 16.04 使用工具：Tensorflow-serving Docker 模型文件：Tensorflow生成的PB（ProtoBuf）格式模型参数文件前言：官方文档仅提供了基于Linux的设置教程，Windows下没有官方教程，Youtube上有人提供了Windows版本，但是我进行设置后会返回Error 52: server
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2023-11-24 13:00:53
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文章目录前言一、前期准备工作二、模型的部署三、注意事项总结 前言最近使用了flask和docker部署了一个深度学习的模型，做的是nlp的情感分析，经历了九九八十一难终于算是部署成功了，自己也总结了这次模型部署的流程，记录下来供自己和大家参考。一、前期准备工作将相关代码，按如下文件夹方式放置。 其中最重要的内容就是服务代码和推理代码，服务代码是基于flask构建的服务，推理代码是我们深度学习模型
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2024-01-03 12:38:56
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