Пробуем разворачивать наш Data Science проект при помощи Docker

Пробуем разворачивать наш Data Science проект при помощи Docker. Обсудим, что это за инструмент, для чего он нужен, а также почему недостаточно просто использовать Jupyter Notebook?

Курс по Python для начинающих, промокод на 30% первым 5ти студентам MIRACL6

https://pymagic-courses.ru/

Ссылка на код

https://github.com/miracl1e6/docker-tutorial

Таймкоды:

00:00 Docker для Data Science

00:27 Теория по Docker, анонс образовательной программы

00:39 Что такое Docker и для чего он нужен?

01:34 Практика. Какой проект будем деплоить при помощи Docker?

02:22 Как перевести код из Jupyter Notebook в специальные модули и пакеты для дальнейшей работы? Смотрим код

04:36 Разбираем код для обучения train.py

07:15 Проверяем код и запускаем его перед деплоем модели

07:38 Разбираем код для получения таргетов inference.py и проверяем, что все работает

09:18 Переиспользование методов. Домашнее задание

09:53 ПРИСТУПАЕМ! Что такое Dockerfile и для чего он нужен?

10:02 Что такое Docker Image

10:13 Пишем Dockerfile

11:

Источник: github.com

Комментарии: