Docker es una plataforma de código abierto que permite a los desarrolladores empacar sus aplicaciones en contenedores, teniendo sus propias librerías y dependencias. Docker es muy útil en el aprendizaje automático, ya que permite tener un entorno consistente y reproducible para probar y desplegar modelos de aprendizaje automático.
1. Instalar Docker: El primer paso es instalar Docker en tu sistema. Puedes descargar Docker desde su sitio web oficial dependiendo de tu sistema operativo.
2. Crear una imagen Docker: Una imagen Docker es un archivo, compuesto de múltiples capas, que se utiliza para ejecutar un contenedor Docker. Puedes crear una imagen Docker para tu proyecto de aprendizaje automático que incluye todas las dependencias necesarias, como bibliotecas de Python, cuadernos Jupyter, servidores Tensorflow, etc. Puedes especificar todas las instrucciones necesarias para crear tu imagen en un archivo llamado Dockerfile.
3. Construir la imagen Docker: Una vez que tienes tu Dockerfile, puedes usar el comando `docker build` para crear tu imagen Docker.
4. Ejecutar un contenedor Docker: Una vez que tienes tu imagen, puedes usarla para ejecutar un contenedor Docker. Un contenedor Docker es una instancia en ejecución de una imagen Docker. Puedes ejecutar tu contenedor Docker utilizando el comando `docker run`.
5. Inferencia de modelos: Una vez que tu contenedor está en funcionamiento, puedes usarlo para probar tu modelo de aprendizaje automático, obtener inferencias, etc. Puedes interactuar con tu contenedor de diversas maneras, como a través de la API REST, a través de la CLI de Docker, a través de cuadernos Jupyter en el contenedor, etc.
6. Compartir tu imagen: Una vez que estás satisfecho con tu modelo y has probado las inferencias, puedes compartir tu imagen Docker con otros a través del Docker Hub o tu propio registro de Docker privado.
Docker puede facilitar la experimentación con diferentes configuraciones y dependencias, y puede hacer que tu proyecto de aprendizaje automático sea más accesible para otros. Sin embargo, Docker puede tener una curva de aprendizaje pronunciada, especialmente si no estás familiarizado con los conceptos de los contenedores.
