MLOps基础项目Week5：Docker容器化部署实战指南

项目概述

本文是MLOps基础教程系列中的Docker容器化部署实践部分，主要讲解如何将一个训练好的机器学习模型通过Docker进行容器化封装，并实现服务化部署。通过本教程，您将掌握机器学习模型从开发到部署的完整流程。

环境准备

Python环境配置

推荐使用Python 3.8版本，这是本项目的兼容版本。建议使用conda创建虚拟环境：

conda create --name project-setup python=3.8
conda activate project-setup

虚拟环境可以有效隔离项目依赖，避免不同项目间的包版本冲突。

依赖安装

安装项目所需依赖包：

pip install -r requirements.txt

模型训练与监控

训练模型

执行训练脚本启动模型训练：

python train.py

训练监控

训练过程会使用WandB进行可视化监控，训练结束后日志中会显示类似如下信息：

wandb: Synced proud-mountain-77: https://wandb.ai/raviraja/MLOps%20Basics/runs/3vp1twdc

通过该链接可以访问WandB仪表盘，查看训练过程中的各项指标变化曲线、损失函数变化等可视化信息。

模型转换与推理

模型格式转换

训练完成后，可将PyTorch模型转换为ONNX格式：

python convert_model_to_onnx.py

ONNX格式具有更好的跨平台兼容性，便于模型在不同框架和环境中部署。

模型推理测试

使用原生PyTorch推理

python inference.py

使用ONNX Runtime推理

python inference_onnx.py

两种方式都可以验证模型是否正常工作，ONNX Runtime通常具有更快的推理速度。

Docker容器化部署

Docker环境准备

确保系统已安装Docker引擎，这是容器化部署的基础环境。

构建Docker镜像

使用以下命令构建镜像：

docker build -t inference:latest .

这个命令会：

1. 读取当前目录下的Dockerfile
2. 按照Dockerfile中的指令构建镜像
3. 将镜像标记为inference:latest

运行容器

直接运行方式

docker run -p 8000:8000 --name inference_container inference:latest

参数说明：

• -p 8000:8000：将容器内的8000端口映射到主机的8000端口
• --name inference_container：为容器指定名称
• inference:latest：指定要运行的镜像

使用docker-compose方式

docker-compose up

docker-compose方式更适合复杂服务的编排，可以通过YAML文件定义多个容器的配置和关系。

Jupyter Notebook环境配置

为了在虚拟环境中使用Jupyter Notebook，需要额外配置：

conda install ipykernel
python -m ipykernel install --user --name project-setup
pip install ipywidgets

这些命令会：

1. 安装ipykernel内核
2. 将当前虚拟环境注册为Jupyter内核
3. 安装交互式控件支持

最佳实践建议

1. 版本控制：建议使用DVC进行数据和模型版本管理
2. 持续集成：可以配置CI/CD流水线自动构建和部署Docker镜像
3. 监控：生产环境建议添加Prometheus等监控工具
4. 日志：配置集中式日志收集系统
5. 安全：定期更新基础镜像，扫描漏洞

通过本教程，您已经掌握了机器学习模型从训练到Docker容器化部署的完整流程。这些技能是现代MLOps实践中不可或缺的部分，能够帮助您将机器学习模型高效、可靠地部署到生产环境。