Compile un Bento y conviértalo en contenedor
Agrupe el código, el modelo y las dependencias en un Bento desplegable.
Compile un Bento y conviértalo en contenedor es una lección gratuita de MLOps Academy en CoddyKit. Esta es la lección 4 de 4. Puedes leer la lección completa abajo gratuitamente — luego la practicas en el navegador con un editor de código integrado y un tutor de IA 24/7. Forma parte de la ruta de aprendizaje de MLOps Academy, y tu progreso se sincroniza en la web y la app de CoddyKit. El curso de MLOps Academy incluye 4 lecciones en total.
Qué es un Bento
Un Bento es el paquete desplegable que crea BentoML. Incluye el código de su servicio, el modelo y las dependencias exactas en un único archivo. 📦
El bentofile
Describa la compilación en un bentofile.yaml. Este especifica el punto de entrada del servicio y enumera lo que debe incluirse.
service: "service:svc"Incluya sus archivos
Indique a BentoML qué archivos de código fuente debe empaquetar. La clave include acepta patrones glob para incluir únicamente el código necesario.
include:
- "*.py"Fije las versiones de los paquetes de Python
Las dependencias se definen directamente en el bentofile. En python, enumere los paquetes para que la compilación los resuelva dentro del paquete.
python:
packages:
- scikit-learnCompile el Bento
Un solo comando lo ensambla todo. bentoml build lee el bentofile y produce un Bento con versión en su almacén.
bentoml buildEnumere sus Bentos
Los Bentos compilados aparecen junto a sus modelos. Ejecute bentoml list para ver cada uno con su nombre y etiqueta de versión.
bentoml listPor qué usar contenedores
Un Bento aún necesita un entorno de ejecución. Convertirlo en una imagen de Docker hace que se ejecute de forma idéntica en cualquier máquina o nube. 🐳
De un comando a una imagen
BentoML escribe el Dockerfile por usted. bentoml containerize recibe la etiqueta de un Bento y compila una imagen lista para ejecutarse.
bentoml containerize iris_classifier:latestEjecute el contenedor
Ahora es una imagen normal. Iníciela con docker run y mapee el puerto para que las solicitudes lleguen al servicio del interior.
docker run -p 3000:3000 iris_classifier:latestDespliéguelo en cualquier lugar
Esa imagen es su artefacto desplegable. Envíela a un registry y cualquier entorno de ejecución en la nube o clúster de Kubernetes podrá obtenerla y servirla. 🚀
Establezca una imagen base de Docker
Puede controlar el entorno de ejecución de su imagen. La sección docker del bentofile le permite elegir una versión o imagen base de Python.
docker:
python_version: "3.11"Comprobación rápida
Ejecutó bentoml build y obtuvo un Bento. ¿Qué añade bentoml containerize?
Recapitulación
Definió un bentofile, ejecutó bentoml build para empaquetar el código y las dependencias, y después lo convirtió en una imagen de Docker lista para enviarse a cualquier nube. ¡De principio a fin! 🙌
Aprende Python con un tutor de IA — gratis
Escribe y ejecuta código real en tu navegador, obtén ayuda instantánea de un tutor de IA disponible 24/7 y continúa donde lo dejaste en la web o en la aplicación.
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Preguntas frecuentes
¿La lección «Compile un Bento y conviértalo en contenedor» es gratis?
Sí — el texto completo de «Compile un Bento y conviértalo en contenedor» es gratis para leer aquí en la web. Para practicarla de forma interactiva (editor de código integrado y tutor de IA 24/7) y desbloquear el resto del curso de MLOps Academy, actualiza a CoddyKit PRO. El curso de MLOps Academy incluye 4 lecciones en total.
¿Qué aprenderé en «Compile un Bento y conviértalo en contenedor»?
Agrupe el código, el modelo y las dependencias en un Bento desplegable. Practicas MLOps Academy con código real que ejecutas directamente en el navegador, y un tutor de IA 24/7 responde tus preguntas mientras trabajas en la lección.
¿Necesito experiencia previa para empezar MLOps Academy?
No se requiere experiencia previa. MLOps Academy en CoddyKit está estructurado para principiantes hasta estudiantes avanzados, así que puedes empezar aquí o desde el inicio y avanzar a tu ritmo. Esta es la lección 4 de 4.
¿Cuánto tiempo toma la lección «Compile un Bento y conviértalo en contenedor»?
La mayoría de las lecciones de CoddyKit toman alrededor de 5–10 minutos. Cada una es compacta e interactiva, así que avanzas constantemente y retomas exactamente por donde dejaste en la web y la app.
¿Puedo escribir y ejecutar código en esta lección de MLOps Academy?
Sí. Cada lección de MLOps Academy incluye un editor de código integrado, así que escribes y ejecutas código real directamente en tu navegador y obtienes retroalimentación instantánea de IA — sin configuración local necesaria.
Todas las lecciones de este curso
- Guarde un modelo en el Bento Store
- Defina un servicio y su API
- Habilite el microbatching adaptativo
- Compile un Bento y conviértalo en contenedor