Docker 脚本

在 Docker 中编写脚本来设置您的环境

在对 Cloud 控制台使用不同参数值时，或通过直接调用 Vertex AI API，您可以直接查询模型，并测试返回的结果。

提示自由格式

生成 Docker 脚本来创建一个简单的 Linux 机器，该机器需要安装 python 3.10（预构建）和以下库：pandas、tensorflow、numpy

响应



# 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"]






说明：



    

  1. FROM python:3.10-slim：这行代码指定 Docker 容器的基础映像。我们使用带有 slim 标记的官方 Python 3.10 映像，这是一个更小、更高效的映像。
    2. 

  2. RUN pip install pandas tensorflow numpy：这行代码使用 pip 安装所需的 Python 库。
    3. 

  3. WORKDIR /app：这行代码将容器内的工作目录设置为 /app。这是将放置应用代码的位置。
    4. 

  4. COPY . /app：这行代码会将当前目录（Dockerfile 所在的位置）中的所有文件复制到容器内的 /app 目录中。该目录将包含您的应用代码。
    5. 

  5. EXPOSE 8000：这行代码会公开容器上的端口 8000。您可以将此项更改为应用使用的端口。这是可选操作，只有在需要从容器外部访问您的应用时才需要指定。
    6. 

  6. CMD ["python", "your_script.py"]：这行代码指定容器启动时要运行的命令。在本例中，它将运行 Python 脚本 your_script.py。将 your_script.py 替换为脚本的实际名称。
    7. 




如需构建 Docker 映像，请执行以下操作：



    

  1. 将上述 Dockerfile 保存在名为 Dockerfile 的文件中。
    2. 

  2. 在 Dockerfile 所在目录中打开终端。
    3. 

  3. 运行以下命令：
    4. 




docker build -t my-python-app .




这将构建 Docker 映像，并将其标记为 my-python-app。



如需运行 Docker 容器，请运行以下命令：



docker run -it my-python-app




此命令将以交互模式启动容器。您的应用现在将在容器内运行。



注意：



    

  • 将 your_script.py 替换为 Python 脚本的实际名称。
    • 

  • 您可以向 Dockerfile 添加更多命令，以进一步自定义容器，例如安装其他库或设置环境变量。
    • 

  • 此 Dockerfile 假定您的应用代码与 Dockerfile 位于同一目录中。如果您的代码位于其他目录中，请相应地调整 COPY 命令。
型号： gemini-1.5-flash-001
温度： 1
输出令牌数量上限： 8192
TopK： 40
TopP： 0.95