主要观点：容器化将应用打包为轻量便携的单元，对机器学习有诸多好处，包括可重现环境、易部署、提高便携性、可扩展性、隔离性等。通过具体示例展示了训练和服务简单模型，然后进行容器化和在 AWS EKS Kubernetes 集群上部署的过程，包括编写 Dockerfile、创建 Kubernetes 的 Pod、Deployment 和 Service 等，最后给出生产准备的最佳实践。
关键信息：

• 容器化可确保机器学习环境在不同机器上结果一致，如捆绑模型代码及其依赖。
• 容器平台如 Kubernetes 可自动扩展或收缩容器，添加可扩展性。
• 示例中用 Scikit-Learn 训练决策树模型，用 Flask 编写 API 服务，通过 Dockerfile 进行容器化。
• Kubernetes 集群由控制平面和工作节点组成，关键概念有 Pod、Deployment 和 Service。
• 在 AWS EKS 上部署需标记和推送镜像，设置集群，创建 Deployment 和 Service 并应用到集群。
  重要细节：
• Docker 使用客户端-服务器架构，Dockerfile 中指定基础镜像、工作目录、复制文件、安装依赖等。
• Kubernetes 集群架构中控制平面管理集群状态，工作节点运行 Pod 包含容器。
• 生产准备中提到可根据 CPU/内存或请求率调整副本，部署监控，实现 CI/CD 自动化，使用安全措施和高级 ML Ops 工具等。