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为什么选择 Docker for Data Science
作为一名数据科学家拥有一个标准化的便携式分析和建模环境至关重要。Docker 提供了一种创建可重用和可共享的数据科学环境的绝佳方法。在本文中我们将逐步介绍使用 Docker 设置基本数据科学环境的步骤。
为什么我们会考虑使用 DockerDocker 允许数据科学家为他们的工作创建隔离且可重现的环境。使用 Docker 的一些主要优势包括
一致性 - 可以在不同的计算机上复制相同的环境。不再有“它适用于我的机器”的问题。可移植性 - Docker 环境可以轻松地跨多个平台共享和部署。隔离 - 容器隔离不同项目所需的依赖项和库。不再有冲突可扩展性 - 通过启动更多容器可以轻松扩展 Docker 内部构建的应用程序。协作 - Docker 通过允许团队共享开发环境来实现协作。
步骤 1创建 Dockerfile
任何 Docker 环境的起点都是 Dockerfile。此文本文件包含有关生成 Docker 映像的说明。
让我们为 Python 数据科学环境创建一个基本的 Dockerfile并将其保存为不带扩展名的“Dockerfile”。
# Use official Python image
FROM python:3.9-slim-buster# Set environment variable
ENV PYTHONUNBUFFERED 1# Install Python libraries
RUN pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn jupyter# Run Jupyter by default
CMD [jupyter, lab, --ip0.0.0.0, --allow-root]
这个Dockerfile使用官方的Python镜像并在其上安装了一些流行的数据科学库。最后一行定义了在启动容器时运行 Jupyter Lab 的默认命令。
步骤 2构建 Docker 镜像
现在我们可以使用以下命令构建映像docker build
docker build -t ds-python .
这将创建一个基于我们的 Dockerfile 标记的图像。ds-python
生成映像可能需要几分钟时间因为所有依赖项都已安装。完成后我们可以使用 .docker images
步骤 3运行容器
构建映像后我们现在可以启动一个容器
docker run -p 8888:8888 ds-python
这将启动 Jupyter Lab 实例并将主机上的端口 8888 映射到容器中的 8888。
现在我们可以在浏览器中导航到 Jupyter 并开始运行笔记本localhost:8888
步骤 4共享和部署映像
Docker 的一个关键优势是能够跨环境共享和部署映像。
要将图像保存到 tar 存档请运行
docker save -o ds-python.tar ds-python
然后可以通过以下方式将此压缩包加载到安装了Docker的任何其他系统上
docker load -i ds-python.tar
我们还可以将映像推送到 Docker 注册表如 Docker Hub以便在组织内公开或私下与其他人共享。
若要将映像推送到 Docker 中心请执行以下操作
创建一个 Docker 中心帐户如果还没有使用 从命令行登录到 Docker Hubdocker login使用您的 Docker Hub 用户名标记映像docker tag ds-python yourusername/ds-python推送镜像docker push yourusername/ds-python
映像现在托管在 Docker Hub 上。其他用户可以通过运行以下命令拉取映像ds-python
docker pull yourusername/ds-python
对于私有仓库您可以创建组织并添加用户。这允许您在团队中安全地共享 Docker 映像。
步骤 5加载和运行映像
要在另一个系统上加载并运行 Docker 映像请执行以下操作
将文件复制到新系统ds-python.tar使用 加载图像docker load -i ds-python.tar使用 启动容器docker run -p 8888:8888 ds-python访问 Jupyter 实验室localhost:8888
就是这样ds-python 映像现在可以在新系统上使用了。
结语
这为您提供了使用 Docker 设置可重现的数据科学环境的快速入门知识。需要考虑的一些其他最佳做法
使用较小的基础映像如 Python slim来优化映像大小利用 Docker 卷实现数据持久性和共享遵循安全原则例如避免以根用户身份运行容器使用 Docker Compose 定义和运行多容器应用程序
我希望这个介绍对您有所帮助。Docker为简化和扩展数据科学工作流程提供了大量可能性。
原文链接创建简单的 Docker 数据科学映像 (mvrlink.com)
