Docker

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Docker révolutionne le déploiement et l'évolutivité des applications. Cet arbre de compétences offre une approche systématique pour apprendre la conteneurisation avec Docker. Idéal pour les débutants en DevOps, il fournit une feuille de route claire pour comprendre la création, la gestion et l'orchestration des conteneurs. Des cours pratiques sans vidéo et des exercices pratiques dans un environnement Docker vous aident à développer des compétences concrètes en conteneurisation et déploiement d'applications.

32 skills|5 courses
Démarrage rapide avec Docker
Démarrage rapide avec Docker
Défis pratiques Docker

Défis pratiques Docker

Débutant
Docker
Ce cours contient de nombreux défis pour Docker. Chaque défi est un petit projet Docker avec des instructions détaillées et des solutions. Vous pouvez pratiquer vos compétences en Docker en résolvant ces défis, améliorer vos capacités à résoudre des problèmes et apprendre à écrire un code propre et efficace.
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Laboratoires pratiques Docker

Laboratoires pratiques Docker

Débutant
Docker
Ce cours contient de nombreux laboratoires sur Docker. Chaque laboratoire est un petit projet Docker avec des instructions détaillées et des solutions. Vous pouvez améliorer vos compétences en Docker en complétant ces laboratoires, développer vos compétences en programmation et apprendre à écrire un code propre et efficace.
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Création d'un simple conteneur Docker en C++

Création d'un simple conteneur Docker en C++

Débutant
C++Docker
Dans ce projet, nous allons combiner le C++ avec les technologies de Namespace et de Control Group de Linux pour implémenter un simple conteneur Docker qui offre des fonctionnalités telles qu'un système de fichiers indépendant, la prise en charge de l'accès réseau et la limitation des ressources du conteneur.
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Déploiement d'un modèle TensorFlow simple

Déploiement d'un modèle TensorFlow simple

Débutant
LinuxDockerMachine Learning
Ce projet porte sur la création d'un modèle TensorFlow, son export pour TensorFlow Serving et son déploiement avec Docker. Vous apprendrez à configurer, servir et tester votre modèle en quelques étapes concises, le rendant accessible pour les prédictions.
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