单机部署¶
本主题介绍如何在生产服务器上部署Kedro。您可以使用三种替代方法来部署Kedro管道：
基于容器的¶
该方法使用容器技术，例如Docker或其他容器解决方案，来构建镜像并在您首选的环境中运行整个Kedro项目。
在本教程中，我们将假设采用Docker工作流程。我们推荐使用Kedro-Docker插件来简化流程，具体使用说明请参阅插件的README.md文件。当您在本地构建完项目的Docker镜像后，需要将该镜像传输到生产服务器。具体操作如下：
如何使用容器注册表¶
容器注册表允许您存储和共享容器镜像。Docker Hub是您可以用于部署Kedro项目的容器注册表的一个示例。如果您拥有Docker ID，可以按照以下步骤使用它从Docker服务器推送和拉取镜像。
在本地机器上标记您的图像：
docker tag <image-name> <DockerID>/<image-name>
将镜像推送到Docker hub:
docker push <DockerID>/<image-name>
从Docker Hub拉取镜像到您的生产服务器：
docker pull <DockerID>/<image-name>
注意
Docker Hub上的仓库默认设置为公开可见。您可以在Docker Hub网站上将项目更改为私有。
使用其他容器注册表（如AWS ECR或GitLab容器注册表）的流程与上述步骤几乎相同。不过，每种解决方案的认证方式会有所不同。
基于包的¶
如果您不想使用容器化技术，可以选择使用kedro package来打包您的Kedro项目。
在项目的根目录下运行以下命令：
kedro package
Kedro将项目构建到dist/目录中，并生成一个.whl文件，这是Python的二进制分发包格式。
生成的.whl包仅包含Kedro管道的Python源代码，不包含任何conf/和data/子文件夹，也不包含pyproject.toml文件。
项目配置会单独打包为tar.gz文件。这个压缩版的配置文件会排除local目录内的所有文件。
这意味着您可以将项目分发到其他地方运行，例如配置、数据和日志不同的另一台计算机上。分发后，打包的项目必须从包含pyproject.toml文件和conf/子文件夹（如果管道加载/保存本地数据，还需要data/）的目录中运行。这意味着您需要手动在远程服务器上创建这些目录。
接收.whl文件的用户需要在其机器上安装Python和pip，但不需要预先安装Kedro。项目会被安装到包含相关conf/和data/子文件夹的根目录下，通过导航至根目录并调用：
pip install <path-to-wheel-file>
在远程服务器上安装完项目后，从项目根目录按以下方式运行Kedro项目：
python -m project_name
基于CLI的¶
如果容器和包都不适合您的项目，您还可以通过使用Kedro CLI将项目代码库克隆到生产服务器上来运行它。
您需要按照以下步骤来运行您的项目：
使用GitHub工作流复制你的项目¶
该工作流程假设Kedro项目的开发是在本地环境中通过Git进行版本控制完成的。提交的代码会被推送到远程服务器（例如GitHub、GitLab、Bitbucket等）。
在生产服务器上部署（最新）代码是通过克隆和定期从Git远程拉取变更来完成的。然后，服务器上会执行该流水线。
在服务器上安装Git，具体操作取决于您使用的服务器类型。您可以通过运行以下命令来验证安装是否成功：
git --version
设置git（可选）
git config --global user.name "Server"
git config --global user.email "server@server.com"
为服务器生成新的SSH密钥并将此新密钥添加到您的GitHub账户。
最后将项目克隆到服务器：
git clone <repository>
安装并运行Kedro项目¶
将Kedro项目复制到服务器后，您需要按照以下步骤安装所有项目依赖并运行项目。
使用pip在服务器上安装Kedro：
pip install kedro
或者使用conda：
conda install -c conda-forge kedro
安装项目的依赖项，请在项目的根目录下运行以下命令：
pip install -r requirements.txt
在远程服务器上安装项目后，您可以从项目根目录按如下方式运行Kedro项目：
kedro run
你也可以将上述步骤整合到一个bash脚本中，并在相关目录下运行它。