- Сообщения
- 6 005
- Реакции
- 18
Автор: miracl6
Название:Урок по Docker для Data Science для начинающих (2021)
Описание:
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?
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
Смотреть:
Название:Урок по Docker для Data Science для начинающих (2021)
Описание:
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?
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
Смотреть:
Скрытый контент, чтобы его посмотреть необходимо быть авторизованным.