Pythonの機械学習用Docker imageのサイズ削減方法の紹介 - エムスリーテックブログ
エムスリーエンジニアリンググループ AIチームの笹川です。 バスケと、ロードバイクが趣味なのですが、現在、NBAのplayoffと、Tour de Franceが同時に開催されていて大変嬉しい毎日を過ごしています。 特にNBAのplayoffは、連日overtimeとなるような激戦や、giant killingがあったりのアツい戦いが繰り広げられていて最高です。 そういう状況なので（？）、今回は先日取り組んだ、Pythonの機械学習バッチを実行するdocker imageのサイズ削減についてのアツい戦いについて紹介したいと思います。 膝の上に登って寝る為に、筆者がデスクに戻るのを机の下で待ち構える犬氏（かわいい） 今回の取り組みでは、もともと3GB程度だったPythonのML用のimageを、約2.0GBに削減することができました（それでもなかなかのサイズ。MLのimageは特に大きい印象
Python 製 Web フレームワークを Flask から FastAPI に変えた話｜NAVITIME_Tech
こんにちは、けんにぃです。ナビタイムジャパンで公共交通の時刻表を使ったサービス開発やリリースフローの改善を担当しています。 今回は Python 製の Web フレームワークとして FastAPI を導入した話をしようと思います。 Python 製の Web フレームワークPython には代表的な Web フレームワークが 2 つあります。 ・Django: フルスタックフレームワーク ・Flask: マイクロフレームワーク Django は大規模開発向け、Flask は小中規模開発向けと言われますが、今回開発したサーバは小規模なサーバだったため、以前は Flask で開発していました。 しかし、どちらのフレームワークを使う場合でも下記のような機能を使おうとするとプラグインやサードパーティの助けを借りる必要があります。 ・OpenAPI ・JSON Schema ・GraphQL ・We
Python3とpytestを使ってCircleCIに入門する (書きかけ) - たのしい駆動開発
初心者でも分かりやすい関数とテスト、そしてCircleCIの設定ファイルで解説していきます。 今回のファイル構成はこのようになっています。 . ├── requirements.txt ├── src │ └── a.py └── tests ├── __init__.py └── test_a.py まずはじめに、簡単に数値計算する関数を書きます。 src/a.py def b(a, b): return a * b 次に、テストをする関数を書きます。 test_a.py from src.a import b def test_b(): assert 2 == b(1, 2) ようやくお待ちかね、CIrcleCIの設定ファイルを書きましょう。コメントアウトで簡単な説明を書いたので、わかりやすいかと思います。 これが今回の設定ファイルです。 詳しくはCircleCIのサイトを見てくだ
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