Библиотека питониста | Python, Django, Flask

✅ Команда дня: отказ от Docker в пользу Python wheel-файлов для запуска проектов

В некоторых задачах требуется запускать Python-проекты без Docker-образов, чтобы напрямую обращаться к машине и драйверам GPU без дополнительных абстракций.

В таком случае удобным решением становятся runnable-файлы — Python wheel, которые можно собрать с помощью Poetry и использовать в CI/CD.

Основные этапы настройки:

1️⃣ В файле pyproject.toml настроить включение необходимых пакетов при сборке wheel:

[tool.poetry]
packages = [
    { include = "main_dir" },
]

2️⃣ Создать в GCP Artifact Registry приватный репозиторий для хранения wheel-файлов.

3️⃣ В poetry.toml указать репозиторий для публикации:

[repositories.my-registry]
url = "https://europe-west1-python.pkg.dev/my-project/my-registry/"

4️⃣ Для публикации wheel-файла выполнить:

rm -fr dist/  # Удаление старых сборок для предотвращения конфликтов
sed -I.back 's/^version = "[^"]*"/version = "1.0.post'"$(date +%Y%m%d%H%M)"'"/' pyproject.toml  # Динамическое обновление версии
poetry publish --build --repository my-registry

5️⃣ Настроить VM для доступа к Artifact Registry с помощью команды:

gcloud artifacts print-settings python --project=my-gcp-project --repository=my-registry --location=europe-west1

6️⃣ Установить wheel на VM и запустить приложение:

pip install my-project
python -m my_job  # Запуск проекта

Преимущества такого подхода:
♋️ Отсутствие зависимости от Docker
♋️ Возможность прямого взаимодействия с железом и драйверами GPU
♋️ Легкость обновления через CI/CD
♋️ Минимальная прослойка между приложением и системой

✅ Использование wheel-файлов — отличная альтернатива Docker для Python-проектов в задачах, где нужна высокая производительность и прямой доступ к системе.

Библиотека питониста #буст

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

❤5👍4🤔3🔥2

www.tgoop.com/pyproglib/6895

2.93K viewsedited  Jul 2 at 07:03

✅ Команда дня: отказ от Docker в пользу Python wheel-файлов для запуска проектов

В некоторых задачах требуется запускать Python-проекты без Docker-образов, чтобы напрямую обращаться к машине и драйверам GPU без дополнительных абстракций.

В таком случае удобным решением становятся runnable-файлы — Python wheel, которые можно собрать с помощью Poetry и использовать в CI/CD.

Основные этапы настройки:

1️⃣ В файле pyproject.toml настроить включение необходимых пакетов при сборке wheel:

[tool.poetry]
packages = [
    { include = "main_dir" },
]

[repositories.my-registry]
url = "https://europe-west1-python.pkg.dev/my-project/my-registry/"

rm -fr dist/  # Удаление старых сборок для предотвращения конфликтов
sed -I.back 's/^version = "[^"]*"/version = "1.0.post'"$(date +%Y%m%d%H%M)"'"/' pyproject.toml  # Динамическое обновление версии
poetry publish --build --repository my-registry

gcloud artifacts print-settings python --project=my-gcp-project --repository=my-registry --location=europe-west1

pip install my-project
python -m my_job  # Запуск проекта