我正在使用基礎(chǔ)圖像為我的 python 應(yīng)用程序構(gòu)建一個 docker 圖像python:3.5-slim-buster。我在里面運(yùn)行下面的命令Dockerfile：RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txttorch在需求文件中有庫。構(gòu)建圖像后，它的大小為2.29 GB. 但是如果我在需求文件中構(gòu)建沒有torch的圖像，它只有~900 MB。當(dāng)我手動運(yùn)行圖像并檢查容器內(nèi)部時：torch( /usr/local/lib/python3.5/site-packages/torch) 目錄是1.3GB.因此，即使我進(jìn)行多階段構(gòu)建并嘗試將內(nèi)容復(fù)制 /usr/local/lib/python3.5/site-packages到新圖像，我想它也不會幫助我。是否有任何其他標(biāo)準(zhǔn)優(yōu)化實(shí)踐可以幫助我減小圖像大??？
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一只萌萌小番薯
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假設(shè)您想要從（通常是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）獲得某種訓(xùn)練有素的模型，pytorch您確實(shí)應(yīng)該使用多階段 Docker 構(gòu)建，如下所示（至少在 IMO）：
1. 訓(xùn)練模型和導(dǎo)出
照常編寫腳本，包括您需要的所有依賴項。訓(xùn)練您的模型并使用 torchscript 將其保存為工件torch.jit.script。
2. 第二階段
使用 C++ 編寫推理代碼，加載您的網(wǎng)絡(luò)并編譯源代碼（使用libtorch）。
3. 最終形象
從上一步復(fù)制二進(jìn)制文件并將其作為 Docker 的入口點(diǎn)，以便您可以將其作為容器內(nèi)的一次性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行。
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