não encontrei, nenhum entendimento nessa aula/video sobre o tema "virtualizaçao",
náo tive exemplos de como é o passo a passo,
apenas citou possíveis/supostos programas
o Docker foi citado mas náo houve aprofundamento do funcionamento
Você está vendo a versão anterior da nova experiência da Alura que estamos preparando para você. Em breve, ela ganha uma identidade visual novinha totalmente pensada em potencializar seus estudos!
não encontrei, nenhum entendimento nessa aula/video sobre o tema "virtualizaçao",
náo tive exemplos de como é o passo a passo,
apenas citou possíveis/supostos programas
o Docker foi citado mas náo houve aprofundamento do funcionamento
Olá, Marcos! Tudo bem?
Entendo sua frustração ao não encontrar um aprofundamento sobre virtualização na aula que você assistiu.
Existem cursos específicos que abordam a virtualização e o Docker aqui na Alura. Como esse:
Porque de fato a virtualização é um conceito importante, especialmente quando falamos de ambientes de desenvolvimento consistentes, como é o caso no contexto de Machine Learning.
O Docker, que foi mencionado, é uma ferramenta poderosa para criar ambientes virtuais. Ele permite que você crie "containers", que são ambientes isolados, onde você pode instalar tudo o que precisa para rodar seu projeto, como o sistema operacional, versões específicas do Python e bibliotecas necessárias.
Vou deixar um exemplo prático de como você pode começar a usar o Docker:
Instalação do Docker: Primeiro, você precisa instalar o Docker no seu sistema. Você pode encontrar instruções detalhadas no site oficial do Docker.
Criar um Dockerfile: Este arquivo é como uma receita que descreve como seu ambiente deve ser configurado. Um exemplo básico:
# Use uma imagem base do Python
FROM python:3.8
# Defina o diretório de trabalho dentro do container
WORKDIR /app
# Copie o arquivo de requisitos para o diretório de trabalho
COPY requirements.txt .
# Instale as dependências
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
# Copie o restante do código da aplicação
COPY . .
# Comando para rodar a aplicação
CMD ["python", "seu_script.py"]
Construir a imagem Docker: No terminal, navegue até o diretório onde está o seu Dockerfile e execute:
docker build -t meu-ambiente-ml .
Rodar o container: Depois de construir a imagem, você pode rodar um container baseado nela:
docker run -it meu-ambiente-ml
Ao usar o Docker, você garante que o ambiente em que seu código está rodando é consistente, independentemente de onde ele está sendo executado, seja na máquina de um cientista de dados, no ambiente de operações ou na nuvem.
Espero ter ajudado e fico à disposição se precisar.
Abraço e bons estudos!
prezado Sr.,
não entendo como sua resposta vai de encontro ao que questionei:
o outro curso, eu sei, tenho conhecimento mas direcionar para outro, não atende
e não tem necessidade de "em formato textão, apresentar o passo a passo pois não creio ser funcional
enfim ...