使用容器训练和部署机器学习模型 机器学习依赖项是一个麻烦... 确保在系统上安装了正确的Python / Pip版本，并且与系统上的其他Python / Pip版本没有冲突，以及在将模型部署到云中时依赖的版本您的项目中使用的版本仍与基于云的系统上的版本兼容，这使我们有时间专注于构建和训练我们的神经网络，这是一个奇迹。 幸运的是，有一种方法可以确保所有这些不再成为问题-容器！ （特别是 ） 随着容器，我们可以创造一个干净，虚拟环境设置和训练我们的神经网络，然后在规模完全相同的同一环境中部署。