Prova i modelli Gemini 1.5, i più recenti modelli multimodali in Vertex AI, e scopri cosa puoi creare con una finestra contestuale fino a 2 milioni di token. di Gemini Advanced.
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Scrivere uno script in Docker per configurare l'ambiente
Puoi eseguire query direttamente su un modello e testare i risultati restituiti quando utilizzi
i diversi valori dei parametri con la console Cloud o chiamando il metodo
l'API Vertex AI in modo diretto.
Genera uno script Docker per creare una macchina Linux semplice su cui è installato Python 3.10 (predefiniti) con le seguenti librerie: pandas, tensorflow, numpy
Risposta
# Base image with Python 3.10
FROM python:3.10-slim
# Install required libraries
RUN pip install pandas tensorflow numpy
# Set working directory
WORKDIR /app
# Copy your application code to the container
COPY . /app
# Expose port for your application (if needed)
# EXPOSE 8000
# Run your application
CMD ["python", "your_script.py"]
Spiegazione:
FROM python:3.10-slim: questa riga specifica l'immagine di base del container Docker. Utilizziamo l'immagine Python 3.10 ufficiale con il tag slim, che è un'immagine più piccola e più efficiente.
RUN pip install pandas tensorflow numpy: questa riga installa le librerie Python richieste utilizzando pip.
WORKDIR /app: questa riga imposta la directory di lavoro all'interno del container su /app. È qui che verrà inserito il codice dell'applicazione.
TESTO . /app: questa riga copia tutti i file dalla directory attuale (dove si trova il Dockerfile) alla directory /app all'interno del container. È incluso il codice dell'applicazione.
EXPOSE 8000: questa riga espone la porta 8000 sul container. Puoi modificare questa impostazione e quella utilizzata dalla tua applicazione. Questa operazione è facoltativa ed è necessaria solo se la tua applicazione deve essere accessibile dall'esterno del container.
CMD ["python", "your_script.py"]: questa riga specifica il comando da eseguire all'avvio del container. In questo caso, viene eseguito lo script Python your_script.py. Sostituisci your_script.py con il nome effettivo dello script.
Per creare l'immagine Docker:
Salva il Dockerfile sopra indicato in un file denominato Dockerfile.
Apri un terminale nella stessa directory di Dockerfile.
Esegui questo comando:
docker build -t my-python-app .
L'immagine Docker verrà creata e la contrassegnerà come my-python-app.
Per eseguire il container Docker:
docker run -it my-python-app
Il container verrà avviato in modalità interattiva. L'applicazione sarà ora in esecuzione all'interno del container.
Nota:
Sostituisci your_script.py con il nome effettivo del tuo script Python.
Puoi aggiungere altri comandi al Dockerfile per personalizzare ulteriormente il container, ad esempio installando librerie aggiuntive o impostando variabili di ambiente.
Questo Dockerfile presuppone che il codice dell'applicazione si trovi nella stessa directory del Dockerfile. Se il codice si trova in una directory diversa, modifica il comando COPY di conseguenza.