RUN (Streamlit)
streamlit run main.py
- Docker
- Собрать образ: docker build -t your-name-image .
- Посмотреть все собранные образы: docker images
- Удалить Docker образ: docker rmi your-id-image
- Собрать приложение из Docker image (контейнер): docker run your-name-image
- Если хотим запустить конкретный, например, скрипт внутри образа: docker run your-name-image python train.py
- Посмотреть все запущенные контейнеры: docker ps
- Посмотреть все запущенные/не запущенные контейнеры: docker ps -a
- Остановить запущенный определенный контейнер: docker stop my_container
- Остановить все запущенные контейнеры (если они есть): docker stop $(docker ps -a -q)
- Удалить все контейнеры (если они есть): docker container rm $(docker ps -a -q)
- Mlflow
pip install mlflow
mkdir mlflow
export MLFLOW_REGISTRY_URI=mlflow
Запуск сервера: mlflow server --host localhost --port 5000 --backend-store-uri sqlite:///${MLFLOW_REGISTRY_URI}/mlflow.db --default-artifact-root ${MLFLOW_REGISTRY_URI}
- Airflow
pip install apache-airflow==2.8.1 --constraint "https://raw.githubusercontent.com/apache/airflow/constraints-2.8.1/constraints-3.8.txt"
airflow db init
airflow.cfg прописать:
[webserver] rbac = True
load_examples = False
airflow users create --username geramond --firstname Maksim --lastname Fomin --role Admin --email geramond@gmail.com
airflow webserver -p 8080
airflow scheduler
- FastAPI
python3 -m uvicorn main:app --host=127.0.0.1 --port 8000 --reload