Dockerfile教程：模型推理服务自定义镜像部署

本教程主要讲解如何使用Dockerfile构建深度学习模型推理的自定义镜像，并进行在线服务部署。关键步骤包括准备基础镜像、编译镜像和上传镜像到容器镜像服务（SWR）。 在深度学习领域，将模型部署为在线服务是常见的需求。Dockerfile 是实现这一目标的重要工具，它允许我们定义一个自定义的运行环境，包含所有必要的库和模型文件，以便模型能够被高效地运行和分发。以下是对Dockerfile和模型推理服务部署流程的详细说明： 1. **制作能提供推理服务的镜像** - 文件结构：一个基础的自定义镜像通常包含Dockerfile、CANN包（用于模型推理的计算库）、部署推理目录（deploy_infrence）以及相关服务脚本。 - Dockerfile：定义了镜像构建过程，包括基础镜像的选择、依赖库的安装、文件的复制以及服务启动命令等。 - CANN包：包含了针对特定硬件优化的计算库，例如针对华为 Ascend AI 处理器的CANN包。 - deploy_infrence 目录：包含了服务相关的代码和服务接口（如service.py）以及模型文件（如opt_caption_graph.mindir，这是MindSpore模型的权重文件）和码表（vocab.json）。 2. **镜像编译** - 使用Dockerfile编译镜像，需要确保Dockerfile、CANN包和模型文件在同一目录下。使用`docker build`命令指定镜像名和版本号，例如：`docker build -t test_deploy:0.0.1.`。这将根据Dockerfile中的指令创建一个新的镜像。 3. **镜像上传** - 首先，需要配置本地Docker以信任并连接到SWR（华为云的容器镜像服务）。这包括在`/etc/hosts`和`/etc/docker/daemon.json`中添加SWR的IP地址和配置。 - 修改配置后，重启Docker服务使更改生效。 - 登录SWR仓库：通过ModelArts控制台生成的临时登录指令在服务器上执行以登录。 - 使用`docker tag`命令为本地镜像打上SWR仓库的标签，然后使用`docker push`命令将镜像推送到仓库。 4. **服务部署** - 在SWR上创建镜像仓库后，模型推理服务可以通过调用该镜像来启动。这通常涉及编写API接口或使用云服务提供的服务编排工具。 这个教程覆盖了从构建深度学习推理服务的基础镜像到将其部署到云端的全过程，对于想要将模型投入实际应用的开发者来说非常实用。理解并掌握这些步骤，可以确保模型能够在任何支持Docker的环境中稳定运行，同时也便于团队协作和版本管理。