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。

Vertex AI API の使用例については、Vertex AI API を使用したクイックスタートをご覧ください。
Cloud コンソールでこのサンプルを表示するには: Google Cloud コンソールに移動

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:

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。
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。
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。
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。
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。
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。

Docker イメージをビルドするには:

上記の Dockerfile を Dockerfile という名前のファイルに保存します。
Dockerfile と同じディレクトリでターミナルを開きます。
次のコマンドを実行します。

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
トップ K	40
トップ P	0.95