Docker for ML in Hindi - Machine Learning Models को Container में चलाएं

Run models in containers

🐳 Docker for ML - Machine Learning Models को Container में चलाएं (हिंदी में)

Docker एक containerization tool है जिससे आप अपने ML models को एक isolated, portable environment में run कर सकते हैं। इसका मतलब है – "कोई भी मशीन, एक जैसा परिणाम।"

📦 Docker क्यों जरूरी है ML Projects के लिए?

  • मॉडल कहीं भी Deploy करें (Cloud, Server, Local)
  • Dependency और Environment की दिक्कत खत्म
  • Team में Shared, Consistent Setup
  • CI/CD और Production-ready system

🔧 Docker Installation & Setup

Docker को आप Windows, macOS, या Linux पर install कर सकते हैं। Installation के बाद command line से images बना सकते हैं।

docker --version
docker build -t mymodel .
docker run mymodel

📁 Sample Dockerfile

आपके Python ML प्रोजेक्ट के लिए एक basic Dockerfile:

FROM python:3.10

WORKDIR /app

COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt

COPY . .

CMD ["python", "main.py"]

यह Dockerfile आपके प्रोजेक्ट को self-contained बनाता है।

🧪 Use Cases

  • AI/ML API (FastAPI या Flask) को Docker में wrap करना
  • Streamlit App को deploy करना
  • Multiple Models को अलग containers में चलाना

✅ निष्कर्ष

Docker Machine Learning models को scale, deploy और manage करने का best तरीका है। इससे आप बिना किसी environment issue के आसानी से AI Apps चला सकते हैं।

🚀 अगले ब्लॉग में: Streamlit Dashboards - Python से Interactive Visualization बनाएं (Hindi में)