AI屋さんの　dockerと200万トークン全文入力　追加学習済み　LLMの　Webアプリをクラウドデプロイ　実践編

多くのAI(≒python)屋さんは、
作ったサービスをデプロイする際、困っています。
そこで、簡単に下記の要素で解決しましょう。

　AI、LLM、NN、各種モデルに
　webアプリ、API（streamlit,gradio,flask）に
　DB(SQL,NoSQL)、ストレージに
　dockerに
　クラウド、サーバーレスなど

を使うことで、独りで開発・運用・保守を行えます。
現在、pythonを使える人は最強です。
過去の開発環境の黒歴史も関係なく、
最新の開発環境とツールとpythonのみで一気通貫　開発できます。

例：docker HUB経由でwebアプリをデプロイの図

大規模言語モデルの　プロンプトに
「吾輩は猫である」を全文入力した専門分野特化の
追加学習済みのＬＬＭを安価に共有する方法です。
完成ずみのwebapiを使って、
既にある、皆様のポータルサイトで呼び出したり
別途、独立サイトで運用したり　色々できます。

目次

流れとしては、
　→　LLM開発（gemini）
　→　Webアプリ開発（streamlit）
　→　docker ビルド（準備中）
　→　イメージプッシュ（準備中）
　→　docker run（今回ここ）
　→　クラウド　サーバーレス（culoud run）
　→　完成

まずは、下記コマンドでdockerのコンテナを起動します。
中身は、streamlitがローカルで起動するだけです。
コンテナに入ってソースも見れます。
何もない雛形です。

docker run -d -p 8080:8080 bono0/st

http://
localhost:8080

開発したAIやwebアプリを　dockerで固めて利用することが
出来ました。
ローカルのdockerで動けば、
あとは、クラウドのサーバーレスは　コマンド一発です。

　gcloud run deploy

で完成です。
クラウド品質の　AIアプリを簡単にデプロイできます。
これで、多くのAI(≒python)屋さんは、
作ったサービスをデプロイできましたとさ。
メデタシ　メデタシ

今回も無事に
　AI屋さんの　dockerと200万トークン全文入力　追加学習済み　LLMの　Webアプリをクラウドデプロイ　実践編
完成です。おめでとうございます。

ー完ー