Docker

Docker是一種容器化平台，將應用及其依賴打包為標準化單元，實現環境一致性、快速部署和資源隔離，是現代AI開發和部署的基礎工具。

核心概念：

• 容器：輕量級、獨立的運行環境
• 鏡像：容器的只讀模板（類似類）
• Dockerfile：定義鏡像構建步驟的腳本
• 倉庫：存儲和分發鏡像（Docker Hub）

與虛擬機（VM）的對比：

• VM：完整操作系統，資源隔離強但開銷大
• Docker：共享宿主機內核，輕量快速（秒級啟動）
• 資源效率：一台機器可運行數十個容器
• 可移植性：「一次構建，到處運行」

在AI中的應用：

• 環境一致性：開發→測試→生產環境相同
• 依賴管理：Python包、CUDA版本、系統庫
• 模型服務：打包模型和推理代碼
• 分散式訓練：多容器協作訓練
• Kubernetes：容器編排基礎

常用命令：

• docker build：從Dockerfile構建鏡像
• docker run：啟動容器
• docker exec：在運行容器中執行命令
• docker ps：查看運行中的容器
• docker logs：查看容器日誌

最佳實踐：

• 多階段構建：減少鏡像大小
• 層緩存：優化Dockerfile順序加速重建
• .dockerignore：排除不需要的文件
• 非root運行：安全最佳實踐
• 健康檢查：自動檢測容器狀態

AI專用考量：

• NVIDIA Docker：GPU支持（nvidia-docker2）
• CUDA基礎鏡像：匹配宿主機驅動版本
• 記憶體限制：容器記憶體限制和交換
• 卷掛載：數據集和模型權重的持久化

Docker是AI工程師的必備技能。