Масштабирование за пределы одного сервера - важная особенность контейнеров, которую нужно понимать. Когда вы начинаете использовать контейнеры, чтобы упростить масштабирование приложения, все становится действительно интересным. Представьте, что вы использовали контейнеры Docker для разработки и тестирования. Теперь вы готовы к запуску. Как убедиться, что у вашего приложения достаточно ресурсов? Если вы станете вирусным, как вы будете масштабироваться? Здесь вам следует начать..

Это сообщение изначально было опубликовано по адресу https://www.peterfraedrich.com/deep-skills/

Запуск моделей машинного обучения в контейнерах Docker предлагает множество преимуществ, что делает его популярным выбором в отрасли. Docker предоставляет легкую, портативную и изолированную среду для развертывания моделей машинного обучения, обеспечивая беспрепятственную интеграцию с различными конвейерами данных и приложениями реального времени. Здесь я строю все с нуля. Сначала нам нужно установить Docker в базовой ОС (в моем случае это RHEL 9). Для установки Docker мы должны..