Docker スクリプト

Docker でスクリプトを記述して環境を設定する

モデルにクエリを直接実行して、返された結果をテストできます。その場合、Cloud コンソールでさまざまなパラメータ値を使用することも、Vertex AI API を直接呼び出すこともできます。

自由形式のプロンプト

Python 3.10（事前構築済み）と一緒に pandas、tensorflow、numpy ライブラリがインストールされているシンプルな Linux マシンを作成する Docker スクリプトを生成してください。

回答



# 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"]






説明:



    

  1. FROM python:3.10-slim: この行は、Docker コンテナのベースイメージを指定します。slim タグ付きの公式 Python 3.10 イメージを使用しています。これは、サイズの小さい効率的なイメージです。
    2. 

  2. RUN pip install pandas tensorflow numpy: この行は、pip を使用して必要な Python ライブラリをインストールします。
    3. 

  3. WORKDIR /app: この行は、コンテナ内の作業ディレクトリを /app に設定します。ここにアプリケーション コードを配置します。
    4. 

  4. COPY . /app: この行は、現在のディレクトリ（Dockerfile が配置されているディレクトリ）からコンテナ内の /app ディレクトリにすべてのファイルをコピーします。これにはアプリケーション コードも含まれます。
    5. 

  5. EXPOSE 8000: この行は、コンテナでポート 8000 を公開します。これは、アプリケーションで使用するポートに変更できます。これは省略可能です。コンテナの外部からアプリケーションにアクセスする必要がある場合にのみ必要です。
    6. 

  6. CMD ["python", "your_script.py"]: この行は、コンテナ起動時に実行するコマンドを指定します。この場合、Python スクリプト your_script.py が実行されます。your_script.py は、スクリプトの実際の名前に置き換えます。
    7. 




Docker イメージをビルドするには:



    

  1. 上記の Dockerfile を Dockerfile という名前のファイルに保存します。
    2. 

  2. Dockerfile と同じディレクトリでターミナルを開きます。
    3. 

  3. 次のコマンドを実行します。
    4. 




docker build -t my-python-app .




これにより、Docker イメージがビルドされ、my-python-app というタグが付けられます。



Docker コンテナを実行するには:



docker run -it my-python-app




これにより、コンテナがインタラクティブ モードで起動します。これで、アプリケーションがコンテナ内で実行されるようになります。



注:



    

  • your_script.py は、Python スクリプトの実際の名前に置き換えます。
    • 

  • Dockerfile にコマンドを追加して、追加のライブラリのインストールや環境変数の設定など、コンテナをさらにカスタマイズできます。
    • 

  • この Dockerfile では、アプリケーション コードが Dockerfile と同じディレクトリにあることを前提としています。コードが別のディレクトリにある場合は、それに応じて COPY コマンドを調整します。
モデル: gemini-1.5-flash-001
温度: 1
最大出力トークン: 8192
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