ml_sample

tensolflowの学習用

imageのビルド

docker-compose build

コンテナの起動、tensolflowサーバーの立ち上げ

docker-compose up -d

ブラウザ上での確認

http://localhost:3000/ へアクセスする。

メンテナンスについて

pipenvによるライプラリインストールをコメントアウトして コンテナを起動 docker-compose exec ml_service bash でコンテナ内へ

コンテナ内で pipfile.lock をメンテナンスする