Help me een lokale ontwikkelworkflow opzetten met Docker Desktop voor mijn machine learning-project.
description
Door de gegeven begeleiding te volgen, kunnen gebruikers hun ontwikkelproces stroomlijnen, ervoor zorgen dat alle afhankelijkheden correct worden beheerd en de productiviteit verhogen tijdens het werken aan machine learning-projecten.
prompt
try_prompt
Ik werk aan een machine learning-project dat de volgende frameworks en tools omvat: {{ml_frameworks}}. Ik heb begeleiding nodig bij het opzetten van een lokale ontwikkelworkflow met Doc ... more
generate_helper
...
tags
ai_answers
provider: openai
model: gpt-4.1-nano
Natuurlijk! Hier zijn de stappen om een efficiënte lokale ontwikkelworkflow op te zetten met Docker Desktop voor je machine learning-project met TensorFlow en Scikit-Learn:
1. Docker Installeren en Configureren
- Installeer Docker Desktop op je systeem via de officiële website.
- Zorg dat Docker correct draait en dat je toegang hebt tot Docker CLI.
2. Maak een Dockerfile voor je omgeving
- Kies een basisimage, bijvoorbeeld:
FROM tensorflow/tensorflow:latest
- Installeer aanvullende dependencies:
RUN pip install --upgrade pip
RUN pip install scikit-learn
- Voeg eventueel je code en scripts toe aan de container:
COPY . /app
WORKDIR /app
3. Configureer Docker Compose (optioneel, maar aanbevolen)
- Maak een `docker-compose.yml` bestand om je container te definiëren:
version: '3'
services:
ml_env:
build: .
volumes:
- .:/app
ports:
- "8888:8888" # indien je Jupyter Notebook wilt gebruiken
environment:
- PYTHONPATH=/app
4. Omgevingsconfiguraties
- Gebruik `.env` bestanden voor gevoelige of variabele instellingen.
- Stel environment variables in via Docker Compose of in de Dockerfile.
5. Containeropstelling en afhankelijkheden
- Bouw je image:
docker build -t ml-env .
- Start je container:
docker run -it --rm -p 8888:8888 -v $(pwd):/app ml-env
- Of met Docker Compose:
docker-compose up
6. Integratie met ontwikkeltools
- Gebruik IDE's zoals VS Code met de Docker-extension.
- Koppel je ontwikkelomgeving aan de container voor directe code-uitwisseling.
7. Data en opslag
- Gebruik volumes om data persistent te maken.
- Bijvoorbeeld:
-v $(pwd)/data:/app/data
8. Workflow optimaliseren
- Automatiseer build en run via scripts of Makefile.
- Gebruik Jupyter Notebooks binnen de container voor interactieve ontwikkeling.
9. Testing en versiebeheer
- Voeg testcontainers toe voor geautomatiseerde tests.
- Houd je code en configuraties in versiebeheer (git).
10. Documentatie en Onderhoud
- Documenteer je workflow en dependencies.
- Houd images up-to-date en schoon.
Door deze stappen te volgen, garandeer je een gestroomlijnde en reproduceerbare ontwikkelomgeving voor je machine learning-project.
provider: deepseek
model: deepseek-chat
Hier is een stapsgewijze handleiding voor het opzetten van een efficiënte ML-ontwikkelworkflow met Docker:
## 1. Vereisten installeren
- Installeer [Docker Desktop](https://www.docker.com/products/docker-desktop/)
- Zorg dat WSL2 geactiveerd is (Windows) of gebruik native Docker (Linux/Mac)
## 2. Projectstructuur aanmaken
```
ml-project/
├── Dockerfile
├── docker-compose.yml
├── requirements.txt
├── src/
│ ├── train.py
│ └── utils.py
├── data/
├── models/
└── notebooks/
```
## 3. Dockerfile configureren
```dockerfile
FROM python:3.9-slim
WORKDIR /app
# Systeemafhankelijkheden
RUN apt-get update && apt-get install -y \
build-essential \
curl \
software-properties-common \
git \
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*
# Python requirements
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
# Werkdirectory
COPY . /app
# Jupyter poort
EXPOSE 8888
# Standaard commando
CMD ["jupyter", "lab", "--ip=0.0.0.0", "--allow-root", "--no-browser"]
```
## 4. Requirements.txt
```txt
tensorflow==2.13.0
scikit-learn==1.3.0
pandas==2.0.3
numpy==1.24.3
matplotlib==3.7.1
jupyterlab==4.0.4
seaborn==0.12.2
```
## 5. Docker Compose configuratie
```yaml
version: '3.8'
services:
ml-dev:
build: .
ports:
- "8888:8888"
- "6006:6006"
volumes:
- .:/app
- ./data:/app/data
- ./models:/app/models
environment:
- PYTHONPATH=/app
stdin_open: true
tty: true
```
## 6. Workflow stappen
### Container starten:
```bash
docker-compose up --build
```
### Jupyter Lab openen:
- Ga naar `http://localhost:8888` in je browser
- Gebruik de token uit de container logs
### Development workflow:
1. **Code bewerken**: Wijzigingen worden direct gesynchroniseerd via volumes
2. **Experimenten uitvoeren**: Gebruik Jupyter notebooks of run scripts
3. **Training uitvoeren**:
```bash
docker-compose exec ml-dev python src/train.py
```
4. **TensorBoard monitoren**:
```bash
docker-compose exec ml-dev tensorboard --logdir=./logs
```
## 7. Handige Docker commando's
```bash
# Container stoppen
docker-compose down
# Shell in container
docker-compose exec ml-dev bash
# Logs bekijken
docker-compose logs ml-dev
# Afbeelding opruimen
docker system prune
```
## 8. Best practices
- Gebruik `.dockerignore` om onnodige bestanden uit te sluiten
- Maak gebruik van Docker layers voor caching
- Sla grote datasets op in volumes
- Gebruik environment variables voor configuratie
- Implementeer health checks voor lange trainingen
Deze setup zorgt voor een geïsoleerde, reproduceerbare ontwikkelomgeving die consistent werkt across verschillende systemen.