是否可以通过Dockerfile（而不是图像）指定MLflow项目环境？

据我了解，目前（2019年5月）mlflow支持在docker环境下运行项目；但是，它需要已经建立了docker映像。这使得docker映像构建成为一个单独的工作流。从Dockerfile运行mlflow项目的建议方法是什么

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是否有计划支持在mlflow中以本机方式定位Dockerfile？使用image vs Dockerfile的注意事项是什么？谢谢

Mlflow提供了他们在其应用程序上使用的Dockerfile。你可以以此为出发点。一旦您对Dockerfile的外观满意，就可以使用生成一个图像

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如果您对默认图像满意，请使用该图像。如果需要调整工作流，请编辑Dockerfile并从中生成图像

还有一个来自mlflow研讨会的Dockerfile，这很有帮助

及 run.sh

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嗨，Alassane，我确实在回购协议中使用了这个例子，然而，这里是本文中的实际问题。由于有一个映像构建进程在mlflow进程之外运行，因此在更新Dockerfile时，映像可能不再与Dockerfile匹配。如果在mlflow系统中直接将Dockerfile而不是图像作为环境的目标（mlflow跟踪Dockerfile的更改），这将是一个理想的选择。为了澄清，我要求在调用mlflow之前跳过“从docker文件构建docker映像”步骤。有关详细信息，请参见对Alassane问题的答复。

#FROM python:3.7.0
# https://hub.docker.com/r/frolvlad/alpine-python-machinelearning/
FROM frolvlad/alpine-python-machinelearning

LABEL maintainer="Albert Franzi"

ENV MLFLOW_HOME /opt/mlflow
ENV MLFLOW_VERSION 0.7.0
ENV SERVER_PORT 5000
ENV SERVER_HOST 0.0.0.0
ENV FILE_STORE ${MLFLOW_HOME}/fileStore
ENV ARTIFACT_STORE ${MLFLOW_HOME}/artifactStore

RUN pip install mlflow==${MLFLOW_VERSION} && \
    mkdir -p ${MLFLOW_HOME}/scripts && \
    mkdir -p ${FILE_STORE} && \
    mkdir -p ${ARTIFACT_STORE}

COPY scripts/run.sh ${MLFLOW_HOME}/scripts/run.sh

EXPOSE ${SERVER_PORT}/tcp

VOLUME ["${MLFLOW_HOME}/scripts/", "${FILE_STORE}", "${ARTIFACT_STORE}"]

WORKDIR ${MLFLOW_HOME}

ENTRYPOINT ["./scripts/run.sh"]

#!/bin/sh
mlflow server \
    --file-store $FILE_STORE \
    --default-artifact-root $ARTIFACT_STORE \
    --host $SERVER_HOST \
    --port $SERVER_PORT