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Écrire un script dans Docker pour configurer votre environnement
Vous pouvez interroger un modèle directement et tester les résultats renvoyés lors de l'utilisation de différentes valeurs de paramètre en utilisant la console Cloud ou en appelant directement l'API Vertex AI.
Générez un script Docker pour créer une machine Linux simple sur laquelle Python 3.10 (prédéfini) est installé avec les bibliothèques suivantes : pandas, tensorflow, numpy.
Réponse
# 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"]
Explication :
FROM python:3.10-slim : cette ligne spécifie l'image de base du conteneur Docker. Nous utilisons l'image Python 3.10 officielle avec le tag slim, qui est une image plus petite et plus efficace.
RUN pip install pandas tensorflow numpy : cette ligne installe les bibliothèques Python requises à l'aide de pip.
WORKDIR /app : cette ligne définit le répertoire de travail à l'intérieur du conteneur sur /app. C'est là que le code de votre application sera placé.
COPY . /app : Cette ligne copie tous les fichiers de votre répertoire actuel (où se trouve le fichier Dockerfile) dans le répertoire /app à l'intérieur du conteneur. Cela inclut le code de votre application.
EXPOSE 8000 : cette ligne expose le port 8000 sur le conteneur. Vous pouvez le remplacer par le port utilisé par votre application. Cette étape est facultative et n'est nécessaire que si votre application doit être accessible depuis l'extérieur du conteneur.
CMD ["python", "your_script.py"] : cette ligne spécifie la commande à exécuter au démarrage du conteneur. Dans ce cas, elle exécute votre script Python your_script.py. Remplacez your_script.py par le nom réel de votre script.
Pour créer l'image Docker, procédez comme suit :
Enregistrez le fichier Dockerfile ci-dessus dans un fichier nommé Dockerfile.
Ouvrez un terminal dans le même répertoire que Dockerfile.
Exécutez la commande ci-dessous.
docker build -t my-python-app .
Cela crée l'image Docker et lui ajoute le tag my-python-app.
Pour exécuter le conteneur Docker, procédez comme suit :
docker run -it my-python-app
Cela lance le conteneur en mode interactif. Votre application s'exécute désormais dans le conteneur.
Remarque :
Remplacez your_script.py par le nom réel de votre script Python.
Vous pouvez ajouter d'autres commandes au fichier Dockerfile pour personnaliser davantage votre conteneur, par exemple en installant des bibliothèques supplémentaires ou en définissant des variables d'environnement.
Ce fichier Dockerfile suppose que le code de votre application se trouve dans le même répertoire que le fichier Dockerfile. Si votre code se trouve dans un autre répertoire, ajustez la commande COPY en conséquence.
Modèle :
gemini-1.5-flash-001
Température :
1
Nombre maximal de jetons de sortie :
8 192
TopK :
40
TopP :
0,95
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Dernière mise à jour le 2024/11/21 (UTC).
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