创建简单的 Docker 数据科学映像
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为什么选择 Docker for Data Science？
作为一名数据科学家，拥有一个标准化的便携式分析和建模环境至关重要。Docker 提供了一种创建可重用和可共享的数据科学环境的绝佳方法。在本文中，我们将逐步介绍使用 Docker 设置基本数据科学环境的步骤。
为什么我们会考虑使用 Docker？Docker 允许数据科学家为他们的工作创建隔离且可重现的环境。使用 Docker 的一些主要优势包括：
一致性 - 可以在不同的计算机上复制相同的环境。不再有“它适用于我的机器”的问题。
可移植性 - Docker 环境可以轻松地跨多个平台共享和部署。
隔离 - 容器隔离不同项目所需的依赖项和库。不再有冲突！
可扩展性 - 通过启动更多容器，可以轻松扩展 Docker 内部构建的应用程序。
协作 - Docker 通过允许团队共享开发环境来实现协作。
步骤 1：创建 Dockerfile
任何 Docker 环境的起点都是 Dockerfile。此文本文件包含有关生成 Docker 映像的说明。
让我们为 Python 数据科学环境创建一个基本的 Dockerfile，并将其保存为不带扩展名的“Dockerfile”。
这个 Dockerfile 使用官方的 Python 镜像，并在其上安装了一些流行的数据科学库。最后一行定义了在启动容器时运行 Jupyter Lab 的默认命令。
步骤 2：构建 Docker 镜像
现在我们可以使用以下命令构建映像：docker build
这将创建一个基于我们的 Dockerfile 标记的图像。ds-python
生成映像可能需要几分钟时间，因为所有依赖项都已安装。完成后，我们可以使用 .docker images
步骤 3：运行容器
构建映像后，我们现在可以启动一个容器：
这将启动 Jupyter Lab 实例，并将主机上的端口 8888 映射到容器中的 8888。
现在，我们可以在浏览器中导航到 Jupyter 并开始运行笔记本！localhost:8888
步骤 4：共享和部署映像
Docker 的一个关键优势是能够跨环境共享和部署映像。
要将图像保存到 tar 存档，请运行：
然后，可以通过以下方式将此压缩包加载到安装了 Docker 的任何其他系统上：
我们还可以将映像推送到 Docker 注册表（如 Docker Hub），以便在组织内公开或私下与其他人共享。
若要将映像推送到 Docker 中心，请执行以下操作：
创建一个 Docker 中心帐户（如果还没有）
使用 从命令行登录到 Docker Hub
docker login使用您的 Docker Hub 用户名标记映像：
docker tag ds-python yourusername/ds-python推送镜像：
docker push yourusername/ds-python
映像现在托管在 Docker Hub 上。其他用户可以通过运行以下命令拉取映像：ds-python
对于私有仓库，您可以创建组织并添加用户。这允许您在团队中安全地共享 Docker 映像。
步骤 5：加载和运行映像
要在另一个系统上加载并运行 Docker 映像，请执行以下操作：
将文件复制到新系统
ds-python.tar使用 加载图像
docker load -i ds-python.tar使用 启动容器
docker run -p 8888:8888 ds-python访问 Jupyter 实验室
localhost:8888
就是这样！ds-python 映像现在可以在新系统上使用了。
结语
这为您提供了使用 Docker 设置可重现的数据科学环境的快速入门知识。需要考虑的一些其他最佳做法：
使用较小的基础映像（如 Python slim）来优化映像大小
利用 Docker 卷实现数据持久性和共享
遵循安全原则，例如避免以根用户身份运行容器
使用 Docker Compose 定义和运行多容器应用程序
我希望这个介绍对您有所帮助。Docker 为简化和扩展数据科学工作流程提供了大量可能性。
版权声明: 本文为 InfoQ 作者【3D建模设计】的原创文章。
原文链接:【http://xie.infoq.cn/article/80b399cd57f480994cee495e6】。
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