Docker与容器化在机器学习项目中的应用

• 可复现环境

  通过Dockerfile为机器学习项目创建一致且可共享的开发和运行环境。

• 依赖管理

  在容器内管理复杂的Python依赖项（如TensorFlow、PyTorch、scikit-learn）。

• 工作流容器化

  将机器学习训练脚本和推理应用打包到Docker容器中。

• 容器内数据处理

  实施使用Docker数据卷和绑定挂载来管理数据集和模型产物的策略。

• 优化机器学习镜像

  运用多阶段构建等方式，为机器学习应用构建高效的Docker镜像。

• GPU加速

  配置Docker容器以使用NVIDIA GPU进行加速的机器学习任务。

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