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在Docker環(huán)境中部署機器學(xué)習(xí)模型和服務(wù)時，需要注意以下幾點：
確保Docker鏡像中包含了所有模型訓(xùn)練和預(yù)測所需的依賴項，包括機器學(xué)習(xí)庫、數(shù)據(jù)處理庫等。
使用輕量級的基礎(chǔ)鏡像，如Alpine Linux，以減少鏡像大小和啟動時間。
在Dockerfile中設(shè)置合適的環(huán)境變量，如模型路徑、端口號等。
為模型服務(wù)提供RESTful API，以便其他應(yīng)用可以通過HTTP請求調(diào)用模型。
使用Docker網(wǎng)絡(luò)來隔離模型服務(wù)與其他服務(wù)，確保安全性和可靠性。
監(jiān)控模型服務(wù)的運行情況，包括內(nèi)存占用、CPU利用率等指標。
定期更新鏡像和代碼，以保持模型服務(wù)的穩(wěn)定性和安全性。
在生產(chǎn)環(huán)境中使用容器編排工具，如Kubernetes，來管理和擴展模型服務(wù)。
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