🐳 Docker Basics (Image, Container, Dockerfile) – हिंदी में गाइड
Machine Learning models को production में deploy करने के लिए Docker सबसे powerful tool है। यह lightweight containerization technology है जो आपकी application और उसके dependencies को एक package में wrap कर देता है ताकि वह हर environment में समान तरीके से चल सके।
🔹 Docker क्या है?
Docker एक open-source platform है जो software को containers में package, ship और run करने की सुविधा देता है। Containers, lightweight virtual machines की तरह होते हैं लेकिन ये ज़्यादा fast और efficient होते हैं।
📦 Docker Image
Docker Image एक template है जिसमें application का code, libraries और dependencies शामिल होते हैं। Image read-only होती है और इससे containers बनाए जाते हैं।
- एक बार image create हो गई तो उसे कहीं भी use किया जा सकता है।
- Images Docker Hub जैसे repositories में store होती हैं।
- Example:
python:3.9-slimएक official Docker image है।
📂 Docker Container
Docker Container एक running instance होता है Docker Image का। यह lightweight और isolated environment देता है जिसमें आपकी application run होती है।
- Containers हर जगह एक जैसे काम करते हैं (laptop, server, cloud)।
- Multiple containers parallel run कर सकते हैं।
- Example: ML model को एक container में run कराना।
📝 Dockerfile
Dockerfile एक text file है जिसमें instructions लिखे जाते हैं कि Docker Image कैसे build होगी। इसमें base image, dependencies installation, और application run करने के commands होते हैं।
# Sample Dockerfile
FROM python:3.9-slim
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt
COPY . .
CMD ["python", "app.py"]
⚡ Docker Workflow (Image → Container)
- Dockerfile लिखें।
docker build -t myapp .से image बनाएं।docker run -p 5000:5000 myappसे container चलाएं।
🚀 MLOps में Docker का महत्व
Machine Learning और MLOps workflows में Docker का उपयोग बहुत ज़रूरी है क्योंकि यह models को reproducible और portable बनाता है। इससे data scientists और engineers एक ही environment में काम कर सकते हैं।
- Environment consistency (हर जगह वही results)
- Fast deployment (minutes में setup)
- Scalability (multiple containers easily deploy)
- Cloud-ready (AWS, GCP, Azure में supported)
🏆 निष्कर्ष
Docker ML engineers और developers के लिए एक must-have skill है। इसके बिना deployment pipelines incomplete रहती हैं। Docker Images, Containers और Dockerfile की understanding MLOps journey का सबसे पहला step है।