Полная CI/CD Автоматизация: от Кода до Деплоя с GitHub Actions и Docker | Урок 5

В этом уроке мы связываем все воедино! Вы научитесь создавать полностью автоматизированный CI/CD пайплайн, который будет брать ваш код, тестировать его, упаковывать в Docker-контейнер и разворачивать в облаке — и все это автоматически при каждом изменении в репозитории. Мы шаг за шагом создадим workflow-файл для GitHub Actions, настроим секреты для безопасного доступа к сервисам и разберем, как работает каждый этап MLOps/DevOps процесса. В конце вы увидите, как можно запускать готовое приложение на любом компьютере в один клик с помощью Docker Desktop. Чему вы научитесь в этом уроке: 🔹 Создавать и настраивать CI/CD пайплайн с помощью GitHub Actions. 🔹 Писать .yml файл для автоматизации (workflow). 🔹 Настраивать секреты (secrets) в GitHub для безопасного хранения паролей. 🔹 Автоматически собирать Docker-образ (Docker Image) и публиковать его в Docker Hub. 🔹 Разворачивать приложение в Streamlit Cloud. 🔹 Использовать AI-помощников (Qwen, Deepseek) для понимания сложных концепций. 🔹 Запускать Docker-контейнеры локально через Docker Desktop. Тайм-коды: 00:00 - Введение: Цель урока — полная автоматизация. 00:55 - Обзор файла README.md и демонстрация готового приложения. 01:50 - Настройка CI/CD: Создание workflow-файла в GitHub Actions. 02:25 - Знакомство с Docker Hub: для чего он нужен. 02:45 - Настройка секретов в GitHub (Docker username, token, Streamlit token). 04:05 - Установка и запуск Docker Desktop. 05:00 - Запуск контейнера Docker с приложением на локальном компьютере. 05:45 - Разница между Docker Image и Docker Container. 07:15 - Как использовать AI-модели (Qwen, Deepseek) для объяснения сложных тем. 11:04 - Финальная проверка: приложение работает! #DevOps #MLOps #CICD #GitHubActions #Docker #Python #Автоматизация #Урок #NeuroForgeAIML