api

En la entrada de api y docker con R parte I veíamos que es muy fácil construir una api y dockerizarla para tener un modelo bayesiano en producción. Pero hay un pequeño incoveniente, el docker que hemos creado se base en rocker/verse que se basan en ubuntu. Y ubuntu ocupa mucho. Pero gracias a gente como Gabor Csardi (autor entre otras librerías de igraph), tenemos r-hub/minimal, que permiten tener una imagen de docker con R basadas en alpine, de hecho una imagen de docker con R y dplyr son unos 50 mb.

Todo el mundo anda haciendo apis para poner modelos en producción, y oye, está bien. Si además lo complementas con dockerizarlo para tener un entorno controlado y que te valga para ponerlo en cualquier sitio dónde esté docker instalado pues mejor. Aquí voy a contar un ejemplo de como se puede hacer con R usando plumber y docker, en siguentes post contaré como hacerlo con vetiver que es una librería que está para R y Python que tiene algún extra, como versionado de modelos y demás.