Lección 2 del curso Docker.
En la lección anterior vimos qué es Docker y por qué es una herramienta clave en el Machine Learning Operations, pues en esencia nos permite crear contenedores de aplicaciones facilitando así el despliegue de una aplicación de Machine Learning.
Así que ya estamos listos para entrar a todo el componente práctico del curso y el primer paso para poder crear este tipo de contenedores es precisamente instalar Docker localmente, es decir en nuestros computadores, que será precisamente el tema de esta lección.
La instalación es un procedimiento muy pero muy sencillo, así que veamos este procedimiento paso a paso:
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Muy bien, acabamos de ver cómo instalar Docker en nuestros computadores, tanto en sistemas operativos Windows como Mac. En últimas el procedimiento de instalación es prácticamente idéntico al que llevaríamos a cabo para instalar cualquier otra aplicación.
Sin embargo, en el caso de Docker la diferencia importante es que además debemos verificar que dicha instalación funciona correctamente, para lo cual debemos ir a la Ventana de Comandos (para el caso de Windows) o al Terminal (en el caso de Mac) y ejecutar el comando «docker».
Y este paso se requiere porque siempre que creemos y ejecutemos contenedores de aplicaciones lo haremos precisamente desde la Ventana de Comandos/Terminal.
Así que con esto culminamos este primer módulo del curso donde hemos visto una introducción general a Docker y donde hemos realizado su instalación local. Entonces ya estamos listos para aprender a usarlo en nuestros proyectos, que será el tema del segundo módulo.
Entonces, en la siguiente lección, veremos en detalle el flujo de trabajo que convencionalmente llevaremos a cabo al usar Docker en nuestros proyectos de Machine Learning.
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