10 - Ejecutar la imagen Docker remotamente
Lección 10 del curso Docker.
En la lección anterior vimos cómo enviar una imagen Docker a Docker Hub haciendo uso del comando docker push. Así que en este punto ya hemos desplegado el contenedor de nuestra aplicación en un servidor web.
Y sólo nos falta verificar que nuestro modelo de Machine Learning desplegado genera correctamente predicciones de manera remota, que será precisamente el tema de esta última lección del curso.
¡Veamos cómo hacer esto!
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¡Excelente! Acabamos de ver cómo ejecutar nuestra aplicación de Machine Learning, que habíamos desarrollado localmente, en un contenedor de Docker y de manera remota. ¡Y la aplicación funciona de forma idéntica al desarrollo original que hicimos de forma local!
Desde luego los detalles para lograr correr la aplicación dependerán del tipo de servicio que usemos. En el ejemplo que acabamos de ver, al hacer uso de Play Docker fue necesario crear nuevamente la imagen para que coincidiera con la arquitectura usada por los servidores de dicha plataforma.
Y una vez hicimos esto usamos una versión modificada de docker run para poder ejecutar la imagen en los servidores de Play Docker.
Así que con esto y hemos completado el objetivo del proyecto que nos habíamos propuesto en este curso, que era no sólo construir una imagen Docker localmente sino además lograr ejecutarla en la nube.
Y con esto culminamos este curso donde hemos visto los elementos básicos de la creación y ejecución de contenedores de aplicaciones con Docker.
En el primer módulo vimos qué es Docker, por qué es importante en el Machine Learning Operations y cómo instalarlo localmente en nuestros computadores.
En el segundo módulo vimos paso a paso cómo construir y ejecutar localmente una imagen Docker para una aplicación de Machine Learning, mientras que en este último módulo vimos cómo desplegar esta imagen en Docker Hub y cómo ejecutarla de forma remota usando Play Docker.
Así que espero que les haya gustado este curso y que además les haya dado herramientas que les resulten útiles en sus proyectos de Machine Learning Operations.
Cómo siempre quedo atento a sus comentarios y sugerencias para continuar mejorando el contenido de la Academia. Les envío un saludo y nos vemos en el próximo curso!