9.1 Docker容器化部署：从零开始构建AI服务

9.1 Docker容器化部署：从零开始构建AI服务

在前面的章节中，我们学习了深度学习模型的训练和强化学习算法的实现。然而，训练好的模型只有部署到生产环境中才能真正发挥价值。模型部署是将训练好的模型转化为可用服务的过程，是AI工程化的重要环节。

Docker作为当前最流行的容器化技术，为AI模型的部署提供了标准化、可移植和可扩展的解决方案。通过Docker，我们可以将模型及其依赖环境打包成轻量级的容器镜像，在任何支持Docker的平台上运行，大大简化了部署流程。

本节将深入探讨Docker容器化技术在AI模型部署中的应用，从基础概念到实际操作，带你掌握构建AI服务的核心技能。

Docker容器化基础

什么是Docker？

Docker是一个开源的容器化平台，它允许开发者将应用程序及其依赖环境打包到轻量级、可移植的容器中。与传统虚拟机相比，Docker容器具有启动快、资源占用少、可移植性强等优势。