İmajınızı Bir Kayıt Defterine Gönderin
Kapsayıcıyı ECR, GCR veya Docker Hub üzerinde saklayın.
İmajınızı Bir Kayıt Defterine Gönderin, CoddyKit'te ücretsiz bir MLOps Academy dersidir. Bu, 4 dersinin 1. dersidir. Aşağıdan dersin tamamını ücretsiz okuyabilir, sonra tarayıcıda yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu ile uygulamalı olarak pratik yapabilirsin. Bu, MLOps Academy öğrenme yolunun bir parçasıdır ve ilerlemeniz web ve CoddyKit uygulaması arasında senkronize olur. MLOps Academy kursu toplamda 4 dersten oluşur.
Görüntüler Nerede Saklanır
Bulut, dizüstü bilgisayarınızdaki bir görüntüyü doğrudan alamaz. Önce onu çalışma zamanlarının alabileceği ortak bir yer olan konteyner kayıt deposuna gönderirsiniz. 🚀
Bir Kayıt Deposu Seçin
Her bulutun kendine ait bir kayıt deposu vardır: AWS, ECR kullanır; Google, Artifact Registry kullanır; Docker Hub ise her yerde çalışır. Çalışma zamanınıza yakın olanı seçin.
Görüntü Adları Adresi Taşır
Tam bir görüntü adı, kayıt deposu ana bilgisayarını, depoyu ve etiketi kodlar. Çalışma zamanı, nereden alacağını tam olarak bilmek için bu adresi okur.
registry.example.com/team/model-api:1.0.0Göndermeden Önce Etiketleyin
Yerel görüntünüze tam kayıt deposu adını vermek için docker tag kullanın. Gönderme komutu hedefi bulmak için bu adı kullanır.
docker tag model-api registry.example.com/team/model-api:1.0.0Önce Oturum Açın
Kayıt depoları varsayılan olarak özeldir. Arka plan hizmetinin görüntüleri gönderip almasına izin vermek için kimlik bilgilerinizle docker login çalıştırın.
docker login registry.example.comGörüntüyü Gönderin
Şimdi docker push, her katmanı kayıt deposuna yükler. Ortak temel katmanlar atlanır; bu nedenle ağ üzerinden yalnızca yeni kodunuz gönderilir.
docker push registry.example.com/team/model-api:1.0.0latest'e Asla Güvenmeyin
latest etiketi sürekli değişebildiğinden iki çekme işlemi farklı görüntüler verebilir. Her zaman belirli ve değişmez bir sürüm etiketiyle kullanıma alın.
Git İşlemesiyle Etiketleyin
Görüntüleri git commit SHA değeriyle etiketlemek iyi bir yöntemdir. Böylece çalışan her konteyner doğrudan tam kaynak koda kadar izlenebilir.
docker tag model-api registry.example.com/team/model-api:$(git rev-parse --short HEAD)Özetler Gerçekten Değişmezdir
Etiketlerin üzerine yazılabilir, ancak bir özet hiç değişmeyen bir içerik karmasıdır. Tam kesinlik için üretim kullanıma alımlarını bir özete sabitleyin.
registry.example.com/team/model-api@sha256:9f86d0...Çekme İşleminin Çalıştığını Doğrulayın
Temiz bir makinede tam adla docker pull çalıştırın. Temiz biçimde indirilirse bulut çalışma zamanı da onu alabilir.
docker pull registry.example.com/team/model-api:1.0.0Kayıt Deposu Teslim Noktanızdır
Görüntü gönderilip etiketlendiğinde kayıt deposu, bulutun kullanıma alım yaptığı tek kaynak olur. Üretime tesliminiz tamamlanmıştır.
Hızlı Kontrol
Bir kullanıma alımın yeniden üretilebilir olmasını sağlayan şeyi kontrol edelim.
Özet
Görüntüyü etiketlediniz, oturum açtınız ve değişmez bir sürümle bir kayıt deposuna gönderdiniz. Artık bulut modelinizi her yerde alabilir. 🐳
Yapay zeka eğitmeniyle Python öğren — ücretsiz
Tarayıcında gerçek kod yaz ve çalıştır, 7/24 yapay zeka eğitmeninden anında yardım al; web'de ya da uygulamada kaldığın yerden devam et.
- Kurslar
- 30
- Dersler
- 120
Sıkça Sorulan Sorular
“İmajınızı Bir Kayıt Defterine Gönderin” dersi ücretsiz mi?
Evet — “İmajınızı Bir Kayıt Defterine Gönderin” dersin tüm metni burada web'de ücretsiz olarak okunabilir. Etkileşimli olarak pratik yapmak (yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu) ve MLOps Academy kursunun geri kalanını açmak için CoddyKit PRO'ya yükselt. MLOps Academy kursu toplamda 4 dersten oluşur.
“İmajınızı Bir Kayıt Defterine Gönderin” dersinde ne öğreneceğim?
Kapsayıcıyı ECR, GCR veya Docker Hub üzerinde saklayın. MLOps Academy ile uygulamalı kodu tarayıcıda doğrudan çalıştırarak pratik yaparsın ve 7/24 yapay zeka koçu dersi çalışırken sorularını yanıtlar.
MLOps Academy öğrenmeye başlamak için deneyim gerekli mi?
Önceden deneyim gerekmez. CoddyKit'te MLOps Academy, başlangıçtan ileri seviyeye kadar yapılandırıldığı için buradan başlayabilir veya başından başlayıp kendi hızında ilerleme yapabilirsin. Bu, 4 dersinin 1. dersidir.
“İmajınızı Bir Kayıt Defterine Gönderin” dersi ne kadar sürer?
Çoğu CoddyKit dersi yaklaşık 5–10 dakika sürer. Her biri kısa ve etkileşimli olduğu için sabit ilerleme yaparsın ve web ile uygulama arasında tam olarak bıraktığın yerden devam edebilirsin.
Bu MLOps Academy dersinde kod yazıp çalıştırabilir miyim?
Evet. Her MLOps Academy dersi yerleşik bir kod editörü içerir, bu sayede tarayıcıda gerçek kod yazıp çalıştırabilir ve anlık yapay zeka geri bildirimi alırsın — yerel kurulum gerekli değildir.
Bu kursun tüm dersleri
- İmajınızı Bir Kayıt Defterine Gönderin
- Sunucusuz Bir Kapsayıcı Çalışma Zamanına Dağıtın
- Otomatik Ölçeklendirme ve Eşzamanlılığı Yapılandırın
- Gizli Bilgileri ve Yapılandırmayı Bulutta Yönetin