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容器( Containers )中的 Python

給 Python 工程師所有關於 Containers、Docker 和 Kubernetes 的知識 

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從這 24 小時的課程,你會學到

  • 使用 Python 應用程式建構容器映像檔(Container Image)
  • 將容器映像檔案)傳送到 Docker Hub 和其他 Container Image Registries
  • 在 Docker 上執行 Jupyter 筆記本
  • 在 Windows Pro 和 MacOS 使用 Docker 桌面
  • 在 Windows Home 中使用 Docker Toolbox (工具箱)
  • 使用 Docker Machine 用 Docker 軟體建立虛擬機器( Virtual Machines )
  • 精通 Docker 檔案( Dockerfile )自動化容器映像建置( Container Image Build )
  • 從頭建立自訂 Container Images (容器眏像)
  • 使用 Python 官方 Images
  • 設計 Flask 和 Django 多容器部署( Multi-Container Deployments )
  • 使用 Docker 組合( Compose )自動化多容器部署( Multi-Container Applications )
  • 將 TensorFlow 模型容器化到 Microservices (為服務)中
  • 在 Docker Swarm 中部署複雜的多容器應用程式( Multi-Container Applications )
  • 在 Kubernetes 部署複雜的多容器應用程式( Multi-Container Application )
  • 在開發主機( Development Host )上配合 Minikube 使用 Kubernetes
  • 在公共雲端中使用 Kubernetes (使用 Google Kubernetes Engine 的例子)
  • Kubernetes 物件: Pods, Pod Controllers: ReplicaSet, Deployment, Job, CronJob, Services, Ingress, Persistent Volumes
  • 編寫 Kubernetes 物件樣板檔案
  • 監察及管理 Kubernetes 的應用系統
  • 使用 NVIDIA GPU 加速執行 Containers (容器)

要求

  • 基本的 Python 程式設計技巧
  • 對 Linux 有基本的瞭解是一個優勢

課程說明

Docker 和 Kubernetes 是目前 Python 工程師必備的技能。

無論你的專業是機器學習和資料科學,還是使用 Python 作為一般的程式語言,你都必須理解 Docker 和 Kubernetes。 兩者都構成了在 Microservices Architecture( 微服務架構 ) 建構的現代本地雲應用程式的基礎。

課程評論摘錄:

“它幾乎涵蓋了企業專案的所有內容” – abbi1680@gmail. com

“對於資料科學和機器學習的人來說,這門課程絕對是黃金,因為所有的 Docker 和 Kubernetes 課程都只關注網路應用。 感謝講師從一個非常需要的不同角度處理虛擬化的概念。 學習機器學習和資料科學的資源很多,但本課程所教授的技能會讓你脫穎而出。” – Mertkan Alacahan

“完全正中。程度很深卻又很簡潔。” – Toby Patterson

“這是對 Docker 用 python 非常深入、深入的探索。 這是一個完整的課程。 謝謝你把這些放在一起,這些已經足夠滿足我們的需要。 我想從基本的講座和一些選定的主題已經讓我我得到我需要的,這成為我的 docker 參考指南,只要當我需要解決一個特定的狀況。 謝謝你把這些放在一起。 如果你是一名 python 開發人員,強烈推薦這門課程。” – Pedro

在本課程中,你將學習如何:

  • 開發和探索機器學習和資料科學
  • 用 Kubernetes 和 Docker Swarm 實現機器學習模型的生產執行
  • 將 Python 程式碼打包到 Containers (容器)中
  • 在 Image Registries ( 映像註冊 ) 發佈你的 Containers (容器)
  • 在生產中部署 Containers (容器)
  • 以 Micro-Services 樣式為基礎,建立高度模組化的以 Container 為基礎的服務
  • 監視和維護容器化的應用程式

在使用 Docker Tools 建立頂級類別 Contianers 執行你的 Python 程式碼時,你將越來越熟稔且自信。 你掌握了 Docker Runtime Tootls,比如用 Compose 和 Swarm 來執行它們。 課程將給你 Kubernetes 作為應用平台健全的知識與深入的了解。 你在設計能在 Kubernetes 上執行的應用程式,獲得了信心同時也獲得了編寫 Kubernetes 物件宣告( Object declarations )的深厚知識。

課程內容豐富,共有超過 40 個 GitHub repository(程式版本儲存庫),有所有課程中的程式碼範本。

你可透過以下兩種方式使用該課程:

如果你使用 Python 進行機器學習和資料科學,請從上到下: 從第7章節開始快速獲得實用的 Docker 技能,並使用第2至6部分深入挖掘特定的 Congainer (容器)主題。

如果你想在 Web 應用程式和微服務( Microservices )中使用 Python,請嘗試自下而上: 以線性方式使用課程。

從今天開始學會 Containers 建置!

目標受眾

  • Python 程式設計師
  • 資料科學家
  • 機器學習工程師

講師簡介

Kris Celmer 經驗豐富的 IT 基礎設施專家-雲專家 (更多講師主講課程介紹)

我是雲端計算的架構師。 我曾與歐洲、亞洲和非洲的許多公司合作,幫助他們塑造私營、公共和電信雲( Telco Clouds )。 我在架構雲解決方案方面支援我的客戶,但也在雲轉型的業務方面。

我學過電腦科學,主修作業系統。

我在 IT 行業有25年以上的工作經驗,在昇陽電腦、 NetApp、 Citrix 或華為等公司工作過。

英文字幕:有

  • 想要了解如何將英文字幕自動翻譯成中文? 請參考這篇 How-To

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