Docker 썸네일형 리스트형 [12/12] 아이펠 리서치 15기 TIL | Kubernetes(K8s): minikube 이전 포스팅에서는 오케스트레이션 시스템인 Docker Swarm을 다루었다.이번엔 가장 표준적으로 사용되는 오케스트레이션 시스템인 구글의 Kubernetes에 대해서 알아보자.쿠버네티스는 컨테이너화된 애플리케이션의 배포, 확장, 관리 자동화를 담당하는데, 공부할 내용이 굉장히 방대하다고 한다.이번 포스팅에서는 간단하게 minikube를 이용해 실습해보겠다.minicube 가이드 링크 일단 설치부터 해보자.(필자는 우분투 환경)curl -LO https://github.com/kubernetes/minikube/releases/latest/download/minikube-linux-amd64sudo install minikube-linux-amd64 /usr/local/bin/minikube && rm m.. 더보기 [12/12] 아이펠 리서치 15기 TIL | Docker Swarm 이번엔 서버에 트래픽이 몰렸을 때 서버가 다운되는 것을 방지하기 위한 부하분산 방법에 대해 알아보자.이번 포스팅도 아래의 깃허브를 바탕으로 진행된다.(./dockers/swarm)https://github.com/KennethanCeyer/mlops-quicklab GitHub - KennethanCeyer/mlops-quicklab: A repository for understanding MLOps pipeline.A repository for understanding MLOps pipeline. Contribute to KennethanCeyer/mlops-quicklab development by creating an account on GitHub.github.com Docker swarm이란?D.. 더보기 [12/11] 아이펠 리서치 15기 TIL | Docker 이미지 구조 이번 포스팅은 Docker 이미지 구조에 대해 더 자세히 정리했다.내용은 이전 포스팅과 연결된다. FROM python:3.11WORKDIR /codeCOPY ./requirements.txt /code/requirements.txtCOPY ./app /code/appRUN apt-get updateRUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r /code/requirements.txtCMD ["uvicorn", "app.main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "80"] 이미지는 이 명령어들을 하나하나 실행할때마다 각각의 스냅샷들을 기록해놓고, 이 변화들이 쌓이는 개념이다. 그래서 빌드를 할 때 상위 명령어부터 차례대로 실행되는데, 만약 .. 더보기 [12/11] 아이펠 리서치 15기 TIL | Docker 빌드 저번 포스팅에 이어 도커를 더 알아보자.이번 포스팅은 깃헙을 참고한다.먼저, 클론 후 파일 구조를 보자.git clone https://github.com/KennethanCeyer/mlops-quicklab.gittree -L 2 .├── README.md├── airflow│ ├── README.md│ └── basic├── assets│ └── logo.png├── dockers│ ├── README.md│ ├── basic│ ├── compose│ ├── optimization│ └── swarm├── mlflow│ ├── Dockerfile│ ├── README.md│ ├── docker-compose.yaml│ ├── requirements.txt│ .. 더보기 [12/10] 아이펠 리서치 15기 TIL | Docker: 컨테이너 환경 구성 및 이미지 활용 오늘은 MLOps의 개요와 Docker에 대해 공부했다.DockerML 모델의 개발 & 배포 시 개발 환경과 서비스 환경이 다르면, A 환경에서 훈련한 모델이 B 환경에서 작동하지 않는 문제가 생긴다.그래서 이 환경을 간편하게 통일시키기 위한 도구가 Docker이다. Docker:컨테이너라는 기술을 기반으로 하는 오픈 소스 플랫폼이며, 모델 개발 및 운영 환경의 모든 의존성을 캡슐화한 표준화된 상자. 캡슐화되는 ML 환경 구성 요소코드 및 모델: Python 스크립트, Jupyter 노트북, 훈련된 모델 파일(예: .pt, .h5).운영체제: Ubuntu 등 기반 OS 환경.언어 런타임: Python 버전 (예: 3.8, 3.10).패키지 의존성: PyTorch, TensorFlow, Scikit-lea.. 더보기 이전 1 다음
