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MLOps Academy · Leçon

Transmettre la configuration via des variables d’environnement

Gardez les chemins des modèles et les secrets en dehors de l’image.

Transmettre la configuration via des variables d’environnement est une leçon MLOps Academy gratuite sur CoddyKit. Ceci est la leçon 3 sur 4. Tu peux lire la leçon complète ci-dessous gratuitement — puis la pratiquer en direct dans le navigateur avec un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7. Elle fait partie du parcours d'apprentissage MLOps Academy, et ta progression se synchronise sur le web et l'application CoddyKit. Le cours MLOps Academy comprend 4 leçons au total.

Certaines parties de cette leçon n'ont pas encore été traduites et s'affichent en anglais.

Do Not Bake Config In

Hardcoding a model path or API key bakes it into the image forever. Pass them as environment variables at run time instead.

Read Env in Python

Use os.getenv to read a variable, with a sensible default. Your code then bends to each environment without edits.

import os
model_path = os.getenv("MODEL_PATH", "/models/latest.pkl")

Defaults Inside the Image

The Dockerfile ENV instruction sets a baked-in default. It is handy for non-secret config that rarely changes.

ENV MODEL_PATH=/models/latest.pkl

Override at Run Time

Override any value with -e on docker run. The same image then serves staging or production with different settings.

docker run -e MODEL_PATH=/models/v2.pkl model-api

Group Vars in a File

Keep many variables tidy in a file and load it with --env-file. Your run command stays short and readable.

docker run --env-file prod.env model-api

Never Commit Secrets

Keep secret files out of Git and out of the image. Add your .env to .gitignore and .dockerignore so they never leak.

Secrets Belong Outside

Real secrets like database passwords should come from a vault or your platform secret manager, injected at run time only.

Validate on Startup

Check required variables when the app boots and fail loudly if one is missing. A clear crash beats a silent wrong prediction.

if not os.getenv("MODEL_PATH"):
    raise RuntimeError("MODEL_PATH is required")

Twelve-Factor Config

The twelve-factor rule says store config in the environment. It keeps one image portable across every deployment target.

Pydantic Settings

Tools like pydantic-settings read env vars into a typed config object, validating types and defaults in one clean place.

from pydantic_settings import BaseSettings

One Image, Many Envs

The payoff: build once and run that exact image in dev, staging, and prod, changing only the variables you inject.

Quick Check

Let us check where config should live.

Recap

You read config with os.getenv, set defaults via ENV, overrode with -e and --env-file, and kept secrets out. One portable image. ✅

Questions Fréquemment Posées

La leçon « Transmettre la configuration via des variables d’environnement » est-elle gratuite ?

Oui — le texte complet de « Transmettre la configuration via des variables d’environnement » est gratuit à lire ici sur le web. Pour la pratiquer de manière interactive (un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7) et déverrouiller le reste du cours MLOps Academy, passe à CoddyKit PRO. Le cours MLOps Academy comprend 4 leçons au total.

Qu'est-ce que j'apprendrai dans « Transmettre la configuration via des variables d’environnement » ?

Gardez les chemins des modèles et les secrets en dehors de l’image. Tu pratiques MLOps Academy avec du code pratique que tu exécutes directement dans le navigateur, et un tuteur IA 24/7 répond à tes questions au fur et à mesure que tu avances dans la leçon.

Dois-je avoir de l'expérience pour commencer MLOps Academy ?

Aucune expérience préalable n'est requise. MLOps Academy sur CoddyKit est structuré pour les débutants jusqu'aux apprenants avancés, donc tu peux commencer ici ou depuis le début et avancer à ton rythme. Ceci est la leçon 3 sur 4.

Combien de temps prend la leçon « Transmettre la configuration via des variables d’environnement » ?

La plupart des leçons CoddyKit prennent environ 5–10 minutes. Chacune est courte et interactive, tu progresses régulièrement et tu repiques exactement où tu t'es arrêté sur le web et l'app.

Peux-tu écrire et exécuter du code dans cette leçon MLOps Academy ?

Oui. Chaque leçon MLOps Academy inclut un éditeur de code intégré, tu écris et exécutes du vrai code directement dans ton navigateur et tu reçois des retours IA instantanés — aucune configuration locale requise.

Toutes les leçons de ce cours

  1. Écrire un Dockerfile pour une API de modèle
  2. Alléger les images avec des compilations en plusieurs étapes
  3. Transmettre la configuration via des variables d’environnement
  4. Exécuter et tester le conteneur localement
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