Машинное обучение — это ветвь искусственного интеллекта, которая сосредоточена на создании и обучении приложений, которые учатся на наборах данных, формируют шаблоны в наборе данных и повышают свою точность в прогнозировании вещей.
В ML модель обучается с помощью набора данных (исторических данных), и на основе этого шаблона модель может предсказывать будущие значения.
Что такое докер
Docker — это инструмент, разработанный для упрощения создания, развертывания и запуска приложений с помощью контейнеров. Контейнеры позволяют разработчику упаковать приложение со всеми необходимыми частями, такими как библиотеки и другие зависимости, и развернуть его как один пакет.
##########################################################################
Описание задания :
Извлеките образ контейнера Docker образа CentOS из DockerHub и создайте новый контейнер.
👉 Установите программное обеспечение Python поверх док-контейнера.
👉 В Контейнере вам нужно скопировать/создать модель машинного обучения, которую вы создали в блокноте Jupyter.
##########################################################################
Решение:
👉 Давайте проверим, правильно ли установлен и работает первый Docker, используя следующую команду:
# systemctl status docker
Или же вы можете запустить Docker с помощью этой команды:
# systemctl start docker
👉Извлеките образ контейнера Docker из образа CentOS из DockerHub, используя следующую команду:
# docker pull centos:latest
👉Запуск нового контейнера CentOS с помощью следующей команды:
# docker run -it --name task01 centos:latest
👉Установка файлов Python и других библиотек, необходимых для модели ML, с помощью следующих команд:
yum install python3 pip3 install numpy pip3 install sklearn pip3 install pandas
👉Вы можете проверить установку, выполнив следующую команду:
# pip3 list
👉Копирование файла набора данных в контейнер:
# docker cp Salary_Data.csv task01:/
Запустите эту команду в своей базовой ОС (у меня RHEL8).
👉Создание модели машинного обучения и ее развертывание:
Написание кода для модели машинного обучения в редакторе vi
👉Готово! Давайте запустим код:
