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mlflow-docker

Docker化MLflow环境的快速部署方案

MLFlowDockerS3MySqlPythonGithub开源项目

mlflow-docker项目提供了一个简化的Docker配置，用于快速部署MLflow环境。该方案集成了Minio S3作为工件存储和MySQL作为MLflow后端存储。项目通过.env文件配置和docker compose命令实现一键部署，同时提供了Python开发所需的bash脚本。此外，项目还包含客户端配置脚本，便于在Python开发中使用MLflow。这一解决方案适用于需要迅速搭建MLflow项目环境的开发者。

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介绍相关项目
uvicorn-gunicorn-docker - Uvicorn和Gunicorn驱动的高性能Python Web应用Docker镜像
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deepo - 深度学习Docker环境定制的开源解决方案
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pinpoint-docker - 快速部署开源应用监控系统 轻松体验强大功能
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Pinpoint-Docker项目提供完整的Docker化Pinpoint组件集。使用Docker Compose可在10分钟内快速部署Pinpoint环境，包括Web服务器、收集器和代理等核心模块。支持最新版Pinpoint功能，如URI指标和基础设施监控。主要面向开发测试场景，有助于快速验证监控方案。
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docker-sbt提供预配置的Scala和sbt Docker镜像，支持多种JDK版本。这些镜像简化环境设置，增强项目可移植性和一致性。支持非root用户运行，适用于不同Scala项目。每日更新确保工具链始终保持最新。
FluentDocker - 简化Docker操作的流畅.NET API库
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BentoML是一个开源模型服务框架，简化了AI和ML模型的生产部署。可以将任何模型推理脚本轻松转化为REST API服务器，并通过简单配置文件管理环境、依赖和模型版本。BentoML支持高性能推理API的构建，利用动态批处理、模型并行化和多阶段流水线等优化功能，最大化CPU/GPU利用率。此外，还支持自定义AI应用、异步推理任务和定制化前后处理逻辑。通过Docker容器或BentoCloud可轻松部署至生产环境，适用于各种机器学习框架和推理运行时。
appium-docker-android - Docker容器中部署Appium Android测试环境的解决方案
AndroidAppiumDockerGithub容器化开源项目自动化测试
该项目为在Docker容器中设置Appium的Android自动化测试环境提供了简便方案。支持真机和模拟器测试，可连接多个设备，并与Selenium Grid集成。预配置的Docker镜像简化了环境搭建，减少了手动设置的错误。项目提供详细使用说明和多种配置选项，适用于不同测试场景。
compose - 多容器应用的定义与运行工具
Compose文件Docker ComposeDocker DesktopGithub多容器应用容器化开源项目
Docker Compose是一个用于定义和运行多容器Docker应用的开源工具。它使用YAML格式的Compose文件来配置应用的服务，支持通过单一命令创建和启动所有服务。此工具已集成于Docker Desktop，方便Windows和macOS用户使用，Linux用户则可从GitHub下载。Docker Compose通过简化环境定义、服务配置和应用启动流程，有效提升了Docker应用的开发和部署效率。
StreamDeploy - 为AI和LLM应用提供高效部署和DevSecOps解决方案
AI工具AI应用DevSecOpsGPTDockerfile生成器StreamDeploy敏捷开发
StreamDeploy专注于AI和LLM应用的部署服务，集成DevSecOpsGPT功能支持敏捷开发。平台提供免费Dockerfile生成器，简化软件容器化过程。目前处于封闭测试阶段，持续优化功能以确保用户体验。StreamDeploy应用LLM开发最佳实践，旨在成为AI应用开发的理想选择。
ansible-role-docker - Ansible Role 实现 Linux 系统 Docker 自动化部署
AnsibleDockerGithubLinux开源项目自动化部署配置管理
这个 Ansible Role 用于 Linux 系统上的 Docker 自动化部署。支持安装 Docker CE 和 EE，可配置包状态、服务管理和 Docker Compose。允许自定义守护进程选项，管理用户权限和软件源。通过简单配置实现多服务器 Docker 环境的快速部署，提高了系统管理效率。
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