将机器学习模型容器化 🧠🐳 创建 Dockerfile 📄 构建镜像 🏗️ 并推送到 Docker Hub ☁️📦
💡
原文英文，约400词，阅读约需2分钟。
📝
内容提要
本文介绍了一个机器学习项目的结构及Dockerfile的应用，包括数据处理、逻辑回归模型的训练与评估，最终将模型保存为文件。通过Docker，可以在任何环境中重现训练流程。
🎯
关键要点
- 项目结构包括Dockerfile、model.py和Iris.csv文件。
- Dockerfile使用官方Python镜像作为基础，设置工作目录，复制文件，安装依赖，并运行model.py。
- model.py脚本加载数据集，显示数据形状和预览，绘制并保存直方图和密度图。
- 将数据转换为NumPy数组，提取特征和标签，并将数据分为训练集和测试集。
- 创建并训练逻辑回归模型，评估准确性，并将模型保存为logistic_model.pkl。
- 整个训练流程可以在任何运行Docker的环境中重现。
- 构建、标记和推送Docker镜像的步骤包括构建镜像、登录DockerHub和推送镜像。
➡️
