确保机器学习应用在不同环境下稳定运行是一个常见问题。你可能遇到过这样的情况:代码在自己的开发机上运行良好,但在同事的设备上或部署环境中却无法运行,原因在于操作系统版本、已安装库或系统配置的不同。容器化技术为解决这个问题提供了一个高效方法,而 Docker 是实现容器化最常用的平台。那么,Docker 究竟是什么?本质上,Docker 是一个开源平台,旨在使用容器化技术,自动化地部署、扩展和管理应用程序。你可以把 Docker 看作一个工具,它能帮你把应用程序(比如我们的 Flask 预测服务)以及运行它所需的所有内容打包在一起:代码、运行时(如 Python)、系统工具、系统库和设置。这个打包好的内容就称为容器镜像。这种打包方式有什么好处?一致性: Docker 容器将应用程序及其依赖项封装起来。这意味着无论容器在哪里运行,其内部环境都保持一致。这解决了“在我机器上能跑”的问题,因为应用程序总是在其独立的、一致的环境中运行。可移植性: Docker 容器可以在任何安装了 Docker 的机器上运行,无论底层操作系统是什么(Linux、Windows、macOS)。你只需构建一次应用镜像,就可以在任何地方运行它。隔离性: 容器之间以及容器与宿主系统之间是相互隔离的。这避免了同一机器上不同应用程序之间所需依赖项的冲突。高效性: 与传统虚拟机相比,容器更为轻量。它们共享宿主机的操作系统内核,因此在 CPU 和内存等资源方面的开销较小,启动速度也快得多。想象一下现实中的集装箱。它是一个标准化的箱子,可以装载各种货物。起重机、轮船和卡车都设计成可以搬运这些标准化集装箱,无论里面装的是什么。Docker 为软件提供了这种“标准化容器”。它定义了一种打包应用程序(你的代码、库、配置)的标准方式,使其能够轻松地在不同计算环境(开发笔记本、测试服务器、云平台)之间迁移和运行。Docker 提供了以下工具和平台,以便:构建容器镜像(你的应用程序环境的蓝图)。传输这些镜像(将它们存储在 Docker Hub 等注册表中,并分享)。运行镜像作为容器(应用程序的实际运行实例)。在接下来的部分,我们将更具体地了解 Docker 的镜像和容器等要素,并学习如何创建 Dockerfile,这是构建应用程序镜像的“菜谱”。掌握 Docker 是实现可靠且可复现机器学习部署的重要一步。