Wiki

Deze pagina is alleen-lezen. Je kan de broncode bekijken maar niet veranderen. Neem contact op met de beheerder als je denkt dat dit niet klopt.
====== Stap 1b: A3Dbot: Docker ======

<= [[start|Terug naar start]]\\
<- -- [[projecten|Terug naar A3Dbot Start]]\\
<- -- -- [[a3d_bot_testomgeving|Terug naar testomgeving opzetten start]]



==== Testomgeving opzetten ====

:!: **Tip**: Het is een goed idee om een **requirements.txt** bestand in je project te hebben. Hierin kun je alle pakketten en hun versies noteren die voor je project nodig zijn. Dit maakt het gemakkelijker voor anderen (of voor jezelf in de toekomst) om de exacte omgeving te reproduceren. Je kunt een requirements.txt bestand maken met het volgende commando:

<code>
pip freeze > requirements.txt
</code>


-> [[virtuele_omgeving_voor_python#pakketten_installeren_in_vo|Meer virtuele omgeving en requirements.txt]]

**Een applicatie in een container kunnen plaatsen** //(ChatGPT)//


[[https://www.docker.com/|Docker]] kan een uitstekende oplossing zijn om je Python AI-chatbot te verpakken en te distribueren, zodat deze gemakkelijk kan worden uitgevoerd op verschillende systemen, inclusief een bedrijfswebsite. Hier is een eenvoudig stappenplan om je op weg te helpen:

**### Stap 1:** Docker Installeren
Als je Docker nog niet hebt geïnstalleerd, begin dan met het installeren van Docker op je systeem. De installatie-instructies zijn afhankelijk van je besturingssysteem en zijn te vinden op de [officiële Docker-website](https://docs.docker.com/get-docker/).

[[https://docs.docker.com/language/python/|Docker Python documentatie]]

**### Stap 2:** Dockerfile Aanmaken
Maak in de root van je project een bestand aan met de naam `Dockerfile` (zonder extensie). Dit bestand bevat instructies voor het bouwen van je Docker-image. Een eenvoudig voorbeeld voor een Python-applicatie kan er zo uitzien:

Dockerfile:
<code>
# Gebruik een officiële Python-runtime als basisimage
FROM python:3.11.2

# Stel de werkomgeving in
WORKDIR /app

# Kopieer de huidige directory-inhoud naar de container op /app
COPY . /app

# Installeer benodigde pakketten
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

# Maak poort 80 beschikbaar voor de wereld buiten deze container
EXPOSE 80

# Definieer de uitvoeringsomgeving
CMD ["python", "your_app.py"]
</code>

**### Stap 3:** Docker Image Bouwen

:!: **Start de Docker Desktop**

Open een terminal en navigeer naar de map waar je `Dockerfile` zich bevindt. Voer het volgende commando uit om je Docker-image te bouwen:

<code>
docker build -t your-image-name .
</code>

**### Stap 4:** Docker Container Uitvoeren\\
Na het bouwen van de image kun je een container uit deze image uitvoeren:

<code>
docker run -p 8501:8501 your-image-name
</code>

Nu zou je applicatie moeten draaien en toegankelijk moeten zijn via `http://localhost:4000` in je webbrowser.

**### Stap 5:** Docker Image Publiceren
Als alles naar wens werkt, kun je je Docker-image uploaden naar een registry zoals Docker Hub, zodat anderen het gemakkelijk kunnen downloaden en gebruiken.

<code>
docker login
docker tag your-image-name:latest your-username/your-image-name:latest
docker push your-username/your-image-name:latest
</code>

**### Stap 6:** Implementeren op een Bedrijfswebsite
Je kunt nu de Docker-image gebruiken om de applicatie op een server te draaien. Hoe dit precies moet, hangt af van de infrastructuur van het bedrijf. Meestal zal een systeembeheerder of DevOps-team je hierbij kunnen assisteren.

Dit zijn de basisstappen. Je kunt je `Dockerfile` verder aanpassen aan de specifieke behoeften van je project. Ik hoop dat dit je helpt bij het bereiken van je doel. Als je verdere vragen hebt, sta ik klaar om je te assisteren.

----

==== Indeling ====

> **Stel dat ik een hoofd app heb "app.py" en een map "a3d_incl" Hoe zou het Docker bestand er dan uit zien?**

Als je een hoofdapplicatie `app.py` hebt en een map `a3d_incl` die aanvullende bestanden of modules bevat, kun je je `Dockerfile` als volgt aanpassen om beide op te nemen:

<code>Dockerfile
# Gebruik een officiële Python-runtime als basisimage
FROM python:3.8

# Stel de werkomgeving in
WORKDIR /app

# Kopieer de huidige directory-inhoud naar de container op /app
COPY . /app

# Als je alleen specifieke bestanden of mappen wilt kopiëren, kun je dat als volgt doen:
# COPY app.py /app/
# COPY a3d_incl /app/a3d_incl/

# Installeer benodigde pakketten
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

# Maak poort 80 beschikbaar voor de wereld buiten deze container
EXPOSE 80

# Definieer de uitvoeringsomgeving
CMD ["python", "app.py"]
</code>

In dit voorbeeld wordt de volledige inhoud van je huidige directory (waar de `Dockerfile` zich bevindt) gekopieerd naar de `/app` directory in de Docker-container. Dit omvat `app.py` en de map `a3d_incl`.

Als je alleen specifieke bestanden of mappen wilt kopiëren, kun je de `COPY` instructies aanpassen zoals in de opmerkingen aangegeven.

Na het maken van deze `Dockerfile`, kun je de Docker-image bouwen en uitvoeren zoals eerder beschreven. Hiermee zou je `app.py` en alle benodigde bestanden en mappen in de `a3d_incl` directory moeten kunnen uitvoeren binnen een Docker-container.

----

==== VS Code virtuele omgeving en Docker ====

> **Werkt dit dan ook samen met een virtuele omgeving die ik VS Code heb aangemaakt?**


Een [[virtuele_omgeving_voor_python#virtuele_omgeving_vanuit_vs_code|virtuele omgeving in VS Code]] is vooral nuttig voor ontwikkelingsdoeleinden op je lokale machine. Het helpt je om afhankelijkheden per project te isoleren. Docker daarentegen is meer gericht op het verpakken van je applicatie en alle bijbehorende afhankelijkheden in een container, zodat deze overal kan worden uitgevoerd.

Als je een `**requirements.txt**` bestand hebt dat alle benodigde Python-pakketten voor je project opsomt, zal de Docker-container deze pakketten installeren wanneer hij wordt gebouwd, onafhankelijk van je lokale virtuele omgeving. De instructie `**RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt**` in de `**Dockerfile**` zorgt hiervoor.

Dus, om je vraag te beantwoorden: je virtuele omgeving in VS Code en de **Docker-container** werken in principe onafhankelijk van elkaar. Je kunt je applicatie ontwikkelen in een virtuele omgeving in VS Code en vervolgens alles wat je nodig hebt in de Docker-container verpakken om het elders uit te voeren.

//Als je je virtuele omgeving exact wilt repliceren in een Docker-container, zorg er dan voor dat je `requirements.txt` bestand up-to-date is met alle benodigde pakketten. Dit zorgt ervoor dat de Docker-container dezelfde pakketten installeert als die in je virtuele omgeving.//

----

==== Uiteindelijke indeling ====

> Ik denk dat ik weet hoe mijn applicaties er uit gaan zien wat betreft de indeling. Kun je voor mij s.v.p. laten zien hoe een Dockerfile er uit zou zien als ik een map het "a3dbot" met daarin een virtuele omgeving (.venv staat dus ook in die map) Ik heb de virtuele omgeving aangemaakt met VS Code. Verder in de map  "a3dbot"  5 .py bestanden namelijk "app.py" (het bestand om de applicatie te starten), "a3dmodel.py", "a3dcontroler.py", "a3dview" en "a3dapi.py" verder in de "a3dbot" map ook een .env bestand met o.a. de OpenAI_API_KEY en HF_API_KEY

:!: **Als je een map `a3dbot` hebt met daarin een virtuele omgeving en verschillende Python-bestanden, dan kun je je `Dockerfile` als volgt structureren:**

**Dockerfile**
<code>
# Gebruik een officiële Python-runtime als basisimage
FROM python:3.8

# Stel de werkomgeving in
WORKDIR /app

# Kopieer de inhoud van de map 'a3dbot' naar de container op /app
COPY a3dbot/ /app/

# Installeer benodigde pakketten
# Zorg ervoor dat je een requirements.txt-bestand hebt in de map 'a3dbot'
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

# Kopieer je .env-bestand
COPY a3dbot/.env /app/.env

# Maak poort 80 beschikbaar voor de wereld buiten deze container
EXPOSE 80

# Definieer de uitvoeringsomgeving
CMD ["python", "app.py"]
</code>

**Een paar opmerkingen:**

-> //De virtuele omgeving `**.venv**` die je in VS Code hebt gemaakt, is niet nodig in de **Docker-container**. De Docker-container zelf fungeert als een geïsoleerde omgeving.//
  
-> Zorg ervoor dat je een `**requirements.txt**` bestand hebt in de map `a3dbot` dat alle benodigde Python-pakketten opsomt. Dit bestand wordt gebruikt om de pakketten in de Docker-container te installeren.

-> Het `**.env**` bestand wordt gekopieerd naar de Docker-container, zodat je toegang hebt tot je **API-sleutels** binnen de container. Zorg ervoor dat dit bestand goed beveiligd is, vooral als je van plan bent de Docker-image te delen.

Na het maken van deze `Dockerfile`, kun je de Docker-image bouwen en uitvoeren zoals eerder beschreven. Hiermee zou je alle benodigde Python-bestanden en je `.env` bestand in de Docker-container moeten kunnen uitvoeren.


----

==== Waar Dockerfile plaatsen ====

> Waar moet ik het Dockerfile dan plaatsen? In de map "a3dbot " of in de bovenliggende map?


De locatie van de `Dockerfile` hangt af van hoe je de `COPY` instructies in de `Dockerfile` hebt geconfigureerd. In het voorbeeld dat ik eerder gaf, wordt ervan uitgegaan dat de `Dockerfile` zich in de bovenliggende map bevindt, en niet in de `a3dbot` map. De `COPY` instructie kopieert dan de inhoud van de `a3dbot` map naar de `/app` directory in de Docker-container.

Als je de `Dockerfile` in de bovenliggende map plaatst, zou je het volgende commando gebruiken om de Docker-image te bouwen:

**bash**
<code>docker build -t your-image-name .
</code>

:!: **Als je de `Dockerfile` echter in de `a3dbot` map wilt plaatsen, moet je de `COPY` instructies dienovereenkomstig aanpassen. In dat geval zou je alle bestanden en mappen in de huidige directory (`.`) naar `/app` in de container kopiëren:**

**Dockerfile**
<code># Kopieer de huidige directory-inhoud naar de container op /app
COPY . /app/
</code>

:!: **In dit geval zou je naar de `a3dbot` map navigeren in je terminal en daar het `docker build` commando uitvoeren:**

**bash**
<code>cd a3dbot
docker build -t your-image-name .
</code>

//Beide benaderingen zijn geldig; het hangt af van je persoonlijke voorkeur en hoe je je project wilt structureren.//


----