Урок по Docker для Data Science для начинающих MLOps / Курс по Python с нуля

Пробуем разворачивать наш Data Science проект при помощи Docker. Обсудим, что это за инструмент, для чего он нужен, а также почему недостаточно просто использовать Jupyter Notebook? Курс по Python для начинающих, промокод на 30% первым 5ти студентам MIRACL6 https://pymagic-courses.ru/ Ссылка на код https://github.com/miracl1e6/docker-tutorial Таймкоды: 00:00 Docker для Data Science 00:27 Теория по Docker, анонс образовательной программы 00:39 Что такое Docker и для чего он нужен? 01:34 Практика. Какой проект будем деплоить при помощи Docker? 02:22 Как перевести код из Jupyter Notebook в специальные модули и пакеты для дальнейшей работы? Смотрим код 04:36 Разбираем код для обучения train.py 07:15 Проверяем код и запускаем его перед деплоем модели 07:38 Разбираем код для получения таргетов inference.py и проверяем, что все работает 09:18 Переиспользование методов. Домашнее задание 09:53 ПРИСТУПАЕМ! Что такое Dockerfile и для чего он нужен? 10:02 Что такое Docker Image 10:13 Пишем Dockerfile 11:14 Как лучше всего прописывать необходимые библиотеки, которые нужно установить (зависимости) 13:06 dockerignore (игнорирование ненужных файлов и папок) 13:49 Docker Registry, Docker Hub публичный репозиторий откуда скачиваем образы 14:12 Анонс курса по Python с нуля, промокод, преимущества, программа 15:45 Начинаем собирать над Docker Image (команды в README.md) + дополнительные команды 17:37 Docker Container что это? Запускаем наше приложение + дополнительные команды 19:32 Как снова собрать Docker Image, если вы сделали изменения в коде? 21:14 Важный момент перевода кода из Jupyter Notebook в python модули, зачем это нужно? 22:08 Docker compose Группа в ВКонтакте https://vk.com/pymagic Telegram https://t.me/pymagic #DataScience #docker #Образование

Видео Урок по Docker для Data Science для начинающих MLOps / Курс по Python с нуля автора Data Science от miracl6