机器学习python在k8s中的应用

Question

有一个用于机器学习的python应用程序，开发者已经在docker中运行了。特别是Azure容器实例。他们正在使用micromamba:0.15.3，在dockerfile中，他们还为web服务器安装了nginx。最后的Docker文件将运行：CMD ["./start.sh"]

以及里面的脚本：

service nginx start 
streamlit run app.py --theme.base "dark" --server.address localhost --server.port 5000  --server.enableCORS=false

我还看到他们在本地使用anaconda来运行web应用程序。这也运行流光。

现在，我将删除dockerfile中的nginx部分，因为它将转移到k8s，并且将使用nginx入口控制器+ ingres作为vhost，这将是运行python服务的pointin。

我应该用哪个码头形象来做这个呢？使用conda、miniconda或python官方图像有什么区别？我不只是需要python图像，您可以在其中添加流光，比如这里。

https://hub.docker.com/r/mambaorg/micromamba

/python

Answer 1

您是对的，您可以创建一个从官方Python派生的简单Dockerized，创建一个虚拟环境，并在构建阶段将一个requirements.txt文件安装到这个环境中，用于streamlit和其他依赖项。Anaconda和Miniconda刚刚完成了python虚拟环境的管理。如果存在environment.yml而不是requirements.txt，则可以使用conda create -f environment.yml在Docker中创建环境。