Github 에서 해당 내용에 대해서 확인할 수 있습니다.
Overview
목표
- 모델 경로를 받아 API를 띄우는 Dockerfile을 작성합니다.
요구사항
- 작성한 API에 필요한 모델을
/mnt/models 경로에서 가져오도록 코드를 수정합니다. - 빌드된 이미지를 실행합니다.
- 모델이 있는 경로를
/mnt/models 로 volume mapping 합니다.
- example을 통해 정상적으로 예측하는지 확인합니다.
- DB에 데이터가 쌓이고 있는지 확인합니다.
Dockerfile
앞서 작성한 dockerfile 에서 모델을 copy하는 부분을 삭제합니다.
그리고 전역 변수로 모델의 경로를 입력합니다.
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| FROM python:3.9-slim
WORKDIR /app
RUN apt-get update && apt-get install -y \
build-essential \
software-properties-common \
git \
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*
RUN pip install -U pip &&\
pip install "fastapi[all]" sqlalchemy psycopg2-binary scikit-learn mlflow
ENV MODEL_PATH="/mnt/models"
COPY app/ .
ENTRYPOINT ["uvicorn", "crud:app", "--host", "0.0.0.0", "--reload"]
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Build
다음과 같이 폴더를 갖고 있는 경로에서 이미지를 빌드합니다.
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| .
├── Dockerfile
├── app
│ ├── __init__.py
│ ├── crud.py
│ ├── database.py
│ ├── models.py
│ └── schemas.py
└── model
├── MLmodel
├── conda.yaml
├── model.pkl
├── python_env.yaml
└── requirements.txt
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| docker build . -t docker_without_model
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Run
도커에 volume mapping을 한 후 실행합니다.
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| docker run -p $(pwd)/model:/mnt/models docker_without_model
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실행 후 swagger 페이지를 확인합니다.