mlflow-docker-compose
MLflow deployment with 1 command
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최종 버전 다운로드 (.zip)- Dockerfile
- requirements.txt
- .env
- docker-compose.yml
- LICENSE
- README.md
- renovate.json
- wait-for-it.sh
# 설치 가이드
1. 코드 내려받기
git clone https://github.com/sachua/mlflow-docker-compose
깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.
cd mlflow-docker-compose
방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.
2. 공식 설치 스크립트
쉬움 추천사전 준비물
- Python 3 pip 명령어를 쓰려면 Python이 필요합니다.
pip install mlflow boto3
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
설치 후 새 터미널을 열고, 프로그램의 버전 확인 명령(예: --version)으로 정상 설치됐는지 확인하세요.
이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.
3. Docker
쉬움사전 준비물
- Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
- Docker Desktop 컨테이너를 빌드하고 실행하려면 필요합니다. 설치 후 실행해서 백그라운드에 켜두세요.
git clone https://github.com/sachua/mlflow-docker-compose.git
깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.
docker compose up -d --build
정의된 모든 컨테이너(서버, DB 등)를 한 번에 빌드하고 백그라운드에서 실행합니다.
터미널에 docker compose ps 를 입력해 컨테이너들이 Up 상태인지 확인하세요. README에 포트 번호가 적혀있다면 브라우저에서 http://localhost:포트번호 로 접속해보세요.
이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.
// repository documentation
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