Ustawiamy ścieżkę gdzie zostały pobrane pliki

Tworzymy sieć i trenujemy ją:

Do tego służy plik python model.py który tworzy plik model.pkl.

Tworzymy obraz dockerowy:

Na podstawie pliku Dockerfile. Tworzymy obraz wpisując: docker build --tag zadrta .

Tworzymy kontener dockerowy:

Wpisując polecenie: docker run -p 3000:3333 -d --name perceptron zadrta:latest

Sprawdzamy czy działa:

Wpisując docker ps

Wchodzenie na stronę:

Można wejść na stronę wchodząc przez dockera, ale wtedy wyświetla nam się tylko tekst, a nie predykcje Żeby wyświetliły się predykcję przechodzimy do kolejnego kroku

Wklejamy url z danymi do przeglądarki:

http://localhost:3000/predict?sepal_length=0.3&sepal_width=3.2&petal_length=5.7&petal_width=0.8

W przeglądarce powinna wyskoczyć predykcja: