使用docker 构建 ModelDB 项目

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。博主地址：http://blog.csdn.net/freewebsys https://blog.csdn.net/freewebsys/article/details/84862281

前言

---

本文的原文连接是: https://blog.csdn.net/freewebsys/article/details/84862281
未经博主允许不得转载。
博主地址是：http://blog.csdn.net/freewebsys

1，关于ModelDB

---

通过使用客户端库，ModelDB可以在原生环境中自动跟踪和ML版本模型，ModelDB可以捕获构建在不同语言环境中的模型和数据管道，结构化的元数据和模型的表示方法提供了进行复杂查询的工具。

项目地址：
https://mitdbg.github.io/modeldb/

github 地址：
https://github.com/mitdbg/modeldb
有个详细说明：
https://yq.aliyun.com/articles/70312

2，本地安装构建

---

本地启动：
https://github.com/mitdbg/modeldb/tree/master/dockerbuild

docker network create modeldb
# Mongo server
    docker run -d \
        --name mongo \
        --net modeldb \
        -p 27017:27017 \
        mongo:3.4
# ModelDB backend server ('mongo' being the hostname for the mongo server)
docker run -d \
    --name backend \
    --net modeldb \
    -p 6543:6543 \
    mitdbg/modeldb-backend \
    mongo
# ModelDB frontend server ('backend' being hostname for backend)
docker run -d \
    --name frontend \
    --net modeldb \
    -p 3000:3000 \
    mitdbg/modeldb-frontend \
    backend

然后启动了：
http://localhost:3000/projects

然后就可以录入数据了。
官方给了个demo地址：
http://modeldb.csail.mit.edu:3000/projects
上面有几个demo。

docker hub 地址:

https://hub.docker.com/u/mitdbg/

https://github.com/mitdbg/modeldb/blob/master/docs/getting_started/scikit_learn.md

然后可以录入数据了。

3，总结

---

ModelDB 是一个数据模型分析的web工具。
底层使用了mogodb 存储数据。然后web展示。
模型数据分析使用的。
先写到这里，等有实际的项目在继续研究。TensorFlow 也有类似的工具。

本文的原文连接是:
https://blog.csdn.net/freewebsys/article/details/84862281

博主地址是：http://blog.csdn.net/freewebsys