Docker + Ollama + FastAPI

• Видео демонстрирует создание модели Оямы с использованием Docker и фреймворка f api.  

• В видео показано, как создать виртуальную среду, установить зависимости и создать конечную точку в face api.  

• Затем создается базовый каталог с именем app и копируются все необходимые файлы.  

• Видео показывает, как запустить контейнер и протестировать модель.  

• Модель загружается и развертывается в face api, где доступен метод get и post.  

• Модель может быть протестирована с помощью метода generate, который возвращает результат в виде модели и контекста.  

• Видео также демонстрирует другие версии использования Оямы, включая локальную модель и интерфейс streamlit.  

• В видео объясняется, как создать изображение и docker-compose для объединения двух микросервисов.  

• В конце видео демонстрируется, как запустить контейнер и протестировать модель.  

• В видео обсуждается работа с контейнерами и их использование для запуска моделей машинного обучения.  

• Если модель уже запущена на удаленном сервере, можно использовать URL для доступа к ней.  

• Если модель должна быть запущена на локальном компьютере, можно использовать Docker для загрузки модели и запуска процесса.  

• В видео объясняется, как загрузить модель и запустить приложение Streamlit внутри контейнера.  

• Если модель должна жить на локальном компьютере, можно использовать Docker для загрузки модели и запуска процесса.  

• В видео обсуждается возможность установки зависимости от NVIDIA для работы с моделями, требующими графических процессоров.  

• Если машина имеет такие возможности, можно включить установку зависимости в Dockerfile.