利用Docker简化机器学习应用程序的部署和可扩展性利用Docker的强大功能:简化部署解决方案,确保可扩展性,并简化机器学习模型的持续集成/持续交付(CI/CD)流程。机器学习(ML)近年来取得了爆炸性增长,导致对稳健、可扩展和高效部署方法的需求增加。传统方法往往需要帮助将ML模型操作化,原因包括训练和服务环境之间的差异或扩展的困难。Docker是一个旨在自动化应用程序部署、扩展和管理的开源平台,作为解决这些挑战的方法。所提出的方法将ML模型及其环境封装到标准化的Docker容器单元中。Docker容器提供了许多好处,包括在开发和生产环境中的一致性、易于