在掌握 Docker 基础知识后，本章将侧重于使用 Dockerfile 指令为机器学习 (machine learning)项目构建定制的容器镜像。您将学习如何组织 Dockerfile 的结构，以提高清晰度和效率，选择合适的基础镜像（例如官方 Python 或支持 CUDA 的镜像），使用 pip 和 Conda 等工具管理复杂的 Python 依赖项，将项目代码和相关文件整合到镜像中，并使用 WORKDIR、ENTRYPOINT 和 CMD 定义容器的运行时行为。目标是创建一致且可重现的环境，以确保机器学习开发的可靠性和执行。