Передача конфигурации через переменные окружения
Не храните пути к моделям и секреты внутри образа
«Передача конфигурации через переменные окружения» — бесплатный урок MLOps Academy на CoddyKit. Это урок 3 из 4. Ты можешь прочитать весь урок бесплатно ниже — а потом практиковать его прямо в браузере с встроенным редактором кода и ИИ-репетитором 24/7. Это часть пути обучения MLOps Academy, и твой прогресс синхронизируется между веб-версией и приложением CoddyKit. Курс MLOps Academy содержит 4 уроков всего.
Не встраивайте конфигурацию в образ
Жёстко заданный путь к модели или ключ API навсегда встраивается в образ. Вместо этого передавайте их как переменные окружения во время выполнения.
Считайте переменные окружения в Python
Используйте os.getenv, чтобы прочитать переменную, указав разумное значение по умолчанию. Тогда код будет адаптироваться к каждой среде без изменений.
import os
model_path = os.getenv("MODEL_PATH", "/models/latest.pkl")Значения по умолчанию внутри образа
Инструкция ENV в Dockerfile задаёт встроенное значение по умолчанию. Это удобно для конфигурации без секретов, которая редко меняется.
ENV MODEL_PATH=/models/latest.pklПереопределение во время запуска
Переопределите любое значение с помощью -e при выполнении docker run. Один и тот же образ сможет обслуживать тестовую или рабочую среду с разными настройками.
docker run -e MODEL_PATH=/models/v2.pkl model-apiГруппировка переменных в файле
Храните множество переменных в одном файле и загружайте их с помощью --env-file. Команда запуска останется короткой и понятной.
docker run --env-file prod.env model-apiНикогда не добавляйте секреты в репозиторий
Храните файлы с секретами вне Git и образа. Добавьте свой .env в .gitignore и .dockerignore, чтобы секреты никогда не утекли.
Секреты должны быть снаружи
Настоящие secrets, например пароли базы данных, должны поступать из хранилища или менеджера секретов вашей платформы и внедряться только во время запуска.
Проверка при запуске
Проверяйте обязательные переменные при запуске приложения и явно завершайте работу, если какая-либо из них отсутствует. Понятный сбой лучше незаметного неправильного предсказания.
if not os.getenv("MODEL_PATH"):
raise RuntimeError("MODEL_PATH is required")Конфигурация по принципам Twelve-Factor
Правило twelve-factor гласит: храните конфигурацию в окружении. Благодаря этому один образ можно использовать в любой среде развёртывания.
Настройки Pydantic
Инструменты вроде pydantic-settings считывают переменные окружения в типизированный объект конфигурации и в одном месте проверяют типы и значения по умолчанию.
from pydantic_settings import BaseSettingsОдин образ, много окружений
Преимущество в том, что образ нужно собрать once, а затем запускать этот же образ в разработке, на тестовом и рабочем окружении, меняя только передаваемые переменные.
Быстрая проверка
Проверим, где должна находиться конфигурация.
Итоги
Вы прочитали конфигурацию с помощью os.getenv, задали значения по умолчанию через ENV, переопределили их с помощью -e и --env-file и не включили секреты в образ. Один переносимый образ. ✅
Изучай Python с ИИ-репетитором — бесплатно
Пиши и запускай код прямо в браузере, получай мгновенную помощь от ИИ-репетитора 24/7 и продолжи учиться на сайте или в приложении.
- Курсы
- 30
- Уроки
- 120
Часто задаваемые вопросы
Урок «Передача конфигурации через переменные окружения» бесплатный?
Да — полный текст урока «Передача конфигурации через переменные окружения» бесплатно доступен здесь в веб-версии. Чтобы практиковать его интерактивно (встроенный редактор кода и ИИ-репетитор 24/7) и разблокировать остальной курс MLOps Academy, подпишись на CoddyKit PRO. Курс MLOps Academy содержит 4 уроков всего.
Чему я научусь в уроке «Передача конфигурации через переменные окружения»?
Не храните пути к моделям и секреты внутри образа Ты практикуешь MLOps Academy с помощью реального кода, который запускаешь прямо в браузере, и ИИ-репетитор 24/7 отвечает на твои вопросы во время урока.
Нужен ли мне опыт, чтобы начать MLOps Academy?
Предыдущий опыт не требуется. MLOps Academy на CoddyKit структурирован для всех уровней — от новичков до продвинутых, поэтому ты можешь начать отсюда или с самого начала и учиться в своем темпе. Это урок 3 из 4.
Сколько времени занимает урок «Передача конфигурации через переменные окружения»?
Большинство уроков CoddyKit занимают около 5–10 минут. Каждый из них компактный и интерактивный, поэтому ты постоянно делаешь прогресс и продолжаешь с того же места в веб-версии и приложении.
Можно ли писать и запускать код в этом уроке MLOps Academy?
Да. Каждый урок MLOps Academy включает встроенный редактор кода, поэтому ты пишешь и запускаешь реальный код прямо в браузере и получаешь моментальную обратную связь от AI — локальная установка не требуется.
Все уроки этого курса
- Написание Dockerfile для API модели
- Уменьшение образов с помощью многоэтапной сборки
- Передача конфигурации через переменные окружения
- Локальный запуск и проверка контейнера