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Published on 2025-04-03 / 9 Visits
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【源码】基于 Docker 和 Python 的深度学习镜像制作与应用系统

项目简介

本项目专注于利用 Docker 制作本地深度学习镜像,并基于这些镜像搭建深度学习应用系统。借助 Docker 的容器化技术,实现了深度学习环境的快速搭建、迁移和部署。项目涵盖 Docker 安装、镜像获取与制作等基础操作,还展示了基于镜像创建 Flask 服务,支持在浪潮 AI Station 等平台开发和部署,为深度学习项目提供完整解决方案。

项目的主要特性和功能

  1. Docker 环境搭建:介绍 Windows 10 系统下 Docker 安装过程,包含安装步骤、错误处理和使用方法。
  2. 镜像获取与管理:支持从 Docker Hub 导入镜像,提供多种镜像加速器配置方法,具备镜像查看、删除、重命名等管理功能。
  3. 镜像制作:提供黑箱生成(docker commit)和开放式生成(Dockerfile)两种方式,通过示例展示使用 Dockerfile 定制镜像。
  4. 项目镜像创建与运行:以中文对联生成项目为例,展示基于基础镜像创建项目镜像并运行项目进行训练和测试。
  5. 镜像导入与使用:介绍在浪潮 AI Station 平台导入镜像的两种方式,解决导入后 Jupyter Notebook 无法启动的问题。
  6. Flask 服务创建:展示基于本地 Docker 容器和浪潮 AI Station 平台创建 Flask 服务,实现中文对联生成系统的 Web 访问。

安装使用步骤

1. Docker 安装

  • 参考 https://blog.csdn.net/qq_41723615/article/details/92799469 下载和安装 Docker Desktop。
  • 确保安装路径无中文,在 select Additional Tasks 中勾选最后一项。
  • 使用 docker-machine 命令在 CMD 中查看是否安装成功。
  • 若遇错误,参考文档中的错误处理方法解决,如更新 WSL 版本、下载历史版本等。

2. 获取镜像

  • 从 Docker Hub 导入镜像,如 docker pull bitnami/tensorflow-serving
  • 配置镜像加速器,可选择阿里云、网易云、百度云等,参考文档配置并使用 docker info 检测是否生效。
  • 使用 docker image ls 查看现有镜像,使用 docker image rm 删除镜像。

3. 制作镜像

  • 使用 Dockerfile 定制镜像
    • 在空白目录创建 Dockerfile 和相关文件,写入定制信息,如 FROM nginxRUN echo '<h1>Hello, Docker!</h1>' > /usr/share/nginx/html/index.html
    • 使用 docker build -t nginx:v3 . 构建镜像。
    • 使用 docker run --name web3 -d -p 81:80 nginx:v3 运行镜像。
  • 定制项目镜像
    • 以定制 CentOS 7 的 Python 3.6 基础镜像为例,参考文档编写 Dockerfile。
    • 使用 docker build -t centosjoven . 构建镜像。
    • 使用 docker run --name python36 -it --rm centosjoven:latest 进入容器查看。

4. 导入镜像

  • 在浪潮 AI Station 平台导入
    • 内部导入:通过 SSH 或 SFTP 将制作好的 tar 文件导入到【文件管理用户目录】,在【选择镜像】时找到该压缩文件。
    • 外部导入:使用 docker pull + 【push 后的镜像名】 命令。
    • 若 Jupyter Notebook 无法启动,参考文档解决。

5. 创建 Flask 服务

  • 基于本地 Docker 容器
    • 生成项目依赖库,使用 pip freeze > requirements.txt
    • 形成 Web 文件目录,参考文档设置。
    • 创建基础的 Python Web 镜像和项目镜像,使用 docker build 命令。
    • 使用 docker run -p 5000:5000 -v "%cd%"/chinese_couplet:/opt/chinese_couplet/ -it --rm jovenchu/flask_couplet python3 project/run.py 运行 Docker 并访问网页端。
  • 基于浪潮 AI Station 平台
    • 开放北向接口,参考文档命令进行端口放开和文件修改。
    • 在开发环境中测试,新建开发环境,设置端口,修改代码路径,运行服务代码,找到端口映射后的端口,修改 IP 和访问协议后访问。

下载地址

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