Задача 01 👨🏻💻
Описание задачи 📄
👉 Извлеките образ контейнера Docker из образа CentOS из DockerHub и создайте новый контейнер
👉 Установите программное обеспечение Python поверх контейнера Docker
👉 В контейнере вам нужно скопировать/создать модель машинного обучения, которую вы создали в блокноте Jupyter.
В этой статье мы обсудим развертывание простой модели машинного обучения внутри контейнера Docker.
Прежде чем мы начнем обсуждать нашу задачу, нам нужно узнать, что такое докер и машинное обучение.
Что такое Docker?
Docker — это открытая платформа для разработки, доставки и запуска приложений. Docker позволяет вам отделить ваши приложения от вашей инфраструктуры, чтобы вы могли быстро доставлять программное обеспечение. С помощью Docker вы можете управлять своей инфраструктурой так же, как вы управляете своими приложениями.
Docker предоставляет возможность упаковывать и запускать приложение в слабо изолированной среде, называемой контейнером. Изоляция и безопасность позволяют запускать множество контейнеров одновременно на одном хосте. Контейнеры легкие и содержат все необходимое для запуска приложения, поэтому вам не нужно полагаться на то, что в данный момент установлено на хосте. Вы можете легко обмениваться контейнерами во время работы и быть уверенными, что все, с кем вы делитесь, получают один и тот же контейнер, который работает одинаково.
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение — это приложение искусственного интеллекта (ИИ), которое предоставляет системам возможность автоматически учиться и совершенствоваться на основе опыта без явного программирования. Машинное обучение фокусируется на разработке компьютерных программ, которые могут получать доступ к данным и использовать их для самостоятельного обучения.
Процесс обучения начинается с наблюдений или данных, таких как примеры, непосредственный опыт или инструкции, чтобы искать закономерности в данных и принимать лучшие решения в будущем на основе примеров, которые мы предоставляем. Основная цель состоит в том, чтобы позволить компьютерам автоматически обучаться без вмешательства или помощи человека и соответствующим образом корректировать действия.
предварительные условия задачи:
нам нужно иметь программное обеспечение Docker на нашей виртуальной машине.
Давайте приступим к нашей задаче сейчас
👉 Извлеките образ контейнера Docker из образа CentOS из DockerHub и создайте новый контейнер
Шаг 1:
Сначала запустите службы докеров
systemctl запустить докер
Шаг 2:
вытягивание образа Centos из Docker Hub
извлеките образ с помощью команды docker pull centos.
докер вытащить центрос
Шаг 3.
Запуск контейнера Docker с помощью образа Centos
С помощью команды docker run -it --name siri centos мы запустили контейнер docker с изображением centos и именем контейнера как siri.
docker run -it --name ‹имя контейнера› ‹имя образа›
👉 Установите программное обеспечение Python поверх док-контейнера
Шаг 1: установите программное обеспечение Python с помощью команды yum install python3 -y.
Шаг 2:
Установка необходимых библиотек (numpy, pandas, scikit-learn) с помощью pip3
pip3 install numpy
pip3 установить панды
pip3 установить scikit-learn
Шаг 3.
Копирование набора данных в контейнер
👉 В контейнере вам нужно скопировать/создать модель машинного обучения, которую вы создали в блокноте Jupyter
написать код машинного обучения
Теперь мы готовы запустить модель машинного обучения.
Как мы видим, когда мы вводим количество лет опыта, модель ML дает ожидаемую зарплату.
