Pase la configuración mediante variables de entorno
Mantenga las rutas de los modelos y los secretos fuera de la imagen.
Pase la configuración mediante variables de entorno es una lección gratuita de MLOps Academy en CoddyKit. Esta es la lección 3 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.
No incluya la configuración en la imagen
Codificar de forma fija una ruta de modelo o una clave de API la dejará integrada en la imagen para siempre. En su lugar, páselas como environment variables durante la ejecución.
Lea las variables de entorno en Python
Use os.getenv para leer una variable con un valor predeterminado razonable. Así, su código se adapta a cada entorno sin modificaciones.
import os
model_path = os.getenv("MODEL_PATH", "/models/latest.pkl")Valores predeterminados en la imagen
La instrucción ENV del Dockerfile establece un valor predeterminado integrado en la imagen. Es útil para configuraciones no confidenciales que cambian rara vez.
ENV MODEL_PATH=/models/latest.pklAnular durante la ejecución
Anule cualquier valor con -e en docker run. Así, la misma imagen puede servir en staging o producción con configuraciones diferentes.
docker run -e MODEL_PATH=/models/v2.pkl model-apiAgrupar variables en un archivo
Mantenga muchas variables organizadas en un archivo y cárguelo con --env-file. El comando de ejecución seguirá siendo corto y fácil de leer.
docker run --env-file prod.env model-apiNunca confirme secretos
Mantenga los archivos secretos fuera de Git y de la imagen. Añada su .env a .gitignore y .dockerignore para evitar filtraciones.
Los secretos deben estar fuera
Los secretos reales, como las contraseñas de bases de datos, deben proceder de un vault o del gestor de secretos de su plataforma e inyectarse únicamente durante la ejecución.
Validar al iniciar
Compruebe las variables obligatorias cuando se inicie la aplicación y haga que falle de forma explícita si falta alguna. Un fallo claro es mejor que una predicción incorrecta silenciosa.
if not os.getenv("MODEL_PATH"):
raise RuntimeError("MODEL_PATH is required")Configuración Twelve-Factor
La regla twelve-factor indica que la configuración debe almacenarse en el entorno. Esto mantiene una imagen portable en cualquier destino de implementación.
Pydantic Settings
Herramientas como pydantic-settings leen las variables de entorno en un objeto de configuración tipado y validan los tipos y valores predeterminados en un único lugar claro.
from pydantic_settings import BaseSettingsUna imagen, muchos entornos
La ventaja: compile once y ejecute esa misma imagen exacta en desarrollo, staging y producción; cambie únicamente las variables que inyecte.
Comprobación rápida
Comprobemos dónde debe residir la configuración.
Resumen
Ha leído la configuración con os.getenv, ha establecido valores predeterminados mediante ENV, los ha anulado con -e y --env-file, y ha mantenido los secretos fuera. Una imagen portable. ✅
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 «Pase la configuración mediante variables de entorno» es gratis?
Sí — el texto completo de «Pase la configuración mediante variables de entorno» 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 «Pase la configuración mediante variables de entorno»?
Mantenga las rutas de los modelos y los secretos fuera de la imagen. 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 3 de 4.
¿Cuánto tiempo toma la lección «Pase la configuración mediante variables de entorno»?
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
- Escriba un Dockerfile para una API de modelos
- Reduzca las imágenes con compilaciones de varias etapas
- Pase la configuración mediante variables de entorno
- Ejecute y pruebe el contenedor localmente