Teste os modelos do Gemini 1.5, os modelos multimodais mais recentes na Vertex AI, e veja o que é possível criar com uma janela de contexto de até 2 milhões de tokens.
Teste os modelos do Gemini 1.5, os modelos multimodais mais recentes na Vertex AI, e veja o que é possível criar com uma janela de contexto de até 2 milhões de tokens.
Mantenha tudo organizado com as coleções
Salve e categorize o conteúdo com base nas suas preferências.
Escrever um script no Docker para configurar o ambiente
É possível consultar um modelo diretamente e testar os resultados retornados ao usar
diferentes valores de parâmetros com o console do Cloud ou ao chamar a
API Vertex AI diretamente.
Gere um script do Docker para criar uma máquina Linux simples com o Python 3.10 (pré-criado) instalado com as seguintes bibliotecas: pandas, tensorflow, numpy
Resposta
# 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"]
Explicação:
FROM python:3.10-slim: essa linha especifica a imagem de base do contêiner do Docker. Estamos usando a imagem oficial do Python 3.10 com a tag slim, que é uma imagem menor e mais eficiente.
RUN pip install pandas tensorflow numpy: essa linha instala as bibliotecas Python necessárias usando pip.
WORKDIR /app: essa linha define o diretório de trabalho dentro do contêiner como /app. É aqui que o código do seu aplicativo será colocado.
COPY . /app: essa linha copia todos os arquivos do seu diretório atual (onde o Dockerfile está localizado) para o diretório /app dentro do contêiner. Isso inclui o código do aplicativo.
EXPOSE 8000: essa linha expõe a porta 8000 do contêiner. Você pode mudar para a porta que seu aplicativo usa. Isso é opcional e necessário apenas se o aplicativo precisar ser acessível de fora do contêiner.
CMD ["python", "your_script.py"]: essa linha especifica o comando a ser executado quando o contêiner for iniciado. Neste caso, ele executa o script Python your_script.py. Substitua your_script.py pelo nome real do script.
Para criar a imagem Docker:
Salve o Dockerfile acima em um arquivo chamado Dockerfile.
Abra um terminal no mesmo diretório que Dockerfile.
Execute este comando:
docker build -t my-python-app .
Isso criará a imagem Docker e a marcará como my-python-app.
Para executar o contêiner do Docker:
docker run -it my-python-app
Isso inicia o contêiner no modo interativo. Agora seu aplicativo será executado dentro do contêiner.
Observação:
Substitua your_script.py pelo nome real do script do Python.
É possível adicionar mais comandos ao Dockerfile para personalizar ainda mais seu contêiner, como instalar outras bibliotecas ou definir variáveis de ambiente.
Este Dockerfile pressupõe que o código do seu aplicativo está no mesmo diretório que o Dockerfile. Se o código estiver em um diretório diferente, ajuste o comando COPY corretamente.
[[["Fácil de entender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Meu problema foi resolvido","solvedMyProblem","thumb-up"],["Outro","otherUp","thumb-up"]],[["Hard to understand","hardToUnderstand","thumb-down"],["Incorrect information or sample code","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Missing the information/samples I need","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema na tradução","translationIssue","thumb-down"],["Outro","otherDown","thumb-down"]],["Última atualização 2024-07-23 UTC."],[],[]]