在使用docker环境的MLflow项目中，如何设置aws凭据

我正在使用“MLflow”项目，其中一个用例是这样的

The MLflow running target/environment is docker.
Data lives on aws s3
When developing on a laptop. The laptop has an aws profile to access data. 
(When developing on EC2, the EC2 have role attached to access s3) 

目前，我的凭据存储在主机上为“~/.aws/credential”，可以访问主机中的s3。问题是：在MLflow项目中，如何使运行在docker access s3文件上的程序

请注意，问题不是“一般”如何设置docker。问题是在MLflow项目中进行aws设置/配置的推荐方法。谢谢

对于应用程序数据，可以使用

具体来说，对于aws凭据，您可以装载凭据目录本身

显然，您需要确保为aws或mlflow安装任何必需的依赖项。但以下是添加用户和将凭据装载为卷所需的部分

首先，在Dockerfile中

# add user with home directory
RUN useradd -m mlflow

# set default user
USER mlflow

# set working directory
WORKDIR /home/mlflow

然后在运行期间安装

docker run -it -v "${HOME}"/.aws:/home/mlflow/.aws \
  mlflow

注意：确保不要在任何Docker容器中硬编码凭据