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原文链接：https://www.kdnuggets.com/5-docker-containers-for-your-ai-infrastructure
原文作者：Nahla Davies
图片来源：Editor
# 引言
如果您曾尝试从头开始构建一个完整的AI技术栈，您就会知道这就像“放羊”一样困难。每种工具都要求特定的依赖项、冲突的版本和无休止的配置文件。这时，Docker便悄然成为您最好的朋友。
它将每项服务——数据管道、API、模型、仪表板——都封装在整洁、可移植的容器中，使其可以在任何地方运行。无论您是在编排工作流、自动化模型再训练，还是运行推理管道，Docker都能为您提供传统设置无法企及的一致性和可扩展性。
最妙的是？您不必重复造轮子。这个生态系统充满了现成的容器，它们已经为数据工程师、MLOps专家和AI开发人员完成了繁重的工作。
以下是五个最有用的Docker容器，可以帮助您在2026年构建强大的AI基础设施，而无需费力解决环境不匹配或缺少依赖项的问题。
# 1. JupyterLab：您的人工智能指挥中心
将JupyterLab视为您AI设置的驾驶舱。它是实验与执行的交汇点。在一个Docker容器中，JupyterLab可以实现即时部署和隔离，为每位数据科学家提供一个全新、干净的工作空间。您可以安装预配置的Docker镜像，如jupyter/tensorflow-notebook或jupyter/pyspark-notebook，在几秒钟内启动一个环境，其中预装了流行的库，并可立即用于数据探索。
在自动化管道中，JupyterLab不仅仅用于原型设计。您可以使用它来安排Notebook的执行、触发模型训练作业，或在将它们移至生产环境之前测试集成。借助Papermill或nbconvert等扩展，您的Notebook可以演变成自动化工作流，而不仅仅是静态的研究文件。
Docker化JupyterLab确保了团队和服务器之间版本的一致性。与其让每位团队成员手动配置自己的环境，不如一次构建，随处部署。这是从实验到部署的最快途径，且没有依赖混乱。
# 2. Airflow：保持一切运转的编排器
Airflow可能是现代AI的心跳。它专为管理复杂工作流而构建，通过有向无环图（DAG）协调所有内容——数据摄取、预处理、训练和部署。使用官方的apache/airflow Docker镜像，您可以在几分钟而非几天内部署一个可用于生产的编排器。
在Docker中运行Airflow为您的工作流管理带来了可扩展性和隔离性。每个任务都可以在自己的容器中运行，最大限度地减少依赖项冲突。您甚至可以将其链接到JupyterLab容器，以在管道中动态执行Notebook。
当您将Airflow与Postgres或MinIO等其他容器集成时，真正的魔力才会显现。您最终会得到一个易于监控、修改和扩展的模块化系统。在一个模型再训练和数据更新永不停歇的世界里，Airflow能让节奏保持稳定。
# 3. MLflow：模型的实验和版本控制
实验跟踪是团队意图去做但很少能做好的一件事。MLflow通过将每次实验视为一等公民来解决这个问题。官方的mlflow Docker镜像让您可以启动一个轻量级服务器，在一个地方记录参数、指标和工件。它就像是机器学习领域的Git。
在您的Docker化基础设施中，MLflow可以与训练脚本和像Airflow这样的编排工具无缝连接。当新模型训练完成时，它会将超参数、性能指标，甚至是序列化的模型文件记录到MLflow的注册表中。这使得从暂存环境到生产环境自动提升模型变得容易。
容器化MLflow也简化了扩展。您可以在反向代理后部署跟踪服务器，为工件附加云存储，并为持久化元数据连接数据库，所有这些都可以通过清晰的Docker Compose定义实现。这是在没有基础设施烦恼的情况下进行实验管理。
# 4. Redis：快速AI背后的内存层
虽然Redis常被标记为缓存工具，但它实际上是AI驱动的最强大的推动者之一。redis Docker容器为您提供了一个内存数据库，它速度极快、持久化，并为分布式系统做好了准备。对于管理队列、缓存中间结果或存储模型预测等任务，Redis充当了组件之间的粘合剂。
在AI驱动的管道中，Redis通常为异步消息队列提供动力，实现事件驱动的自动化。例如，当一个模型完成训练时，Redis可以触发下游任务，如批量推理或仪表板更新。它的简单性隐藏了惊人的灵活性。
将Redis容器化可确保您可以水平扩展内存密集型应用程序。将其与Kubernetes等编排工具结合使用，您将拥有一个安全的架构，可以毫不费力地兼顾速度和可靠性。
# 5. FastAPI：大规模轻量级推理服务
一旦模型经过训练和版本化，您就需要可靠地服务它们——这时FastAPI就大放异彩了。tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi Docker镜像为您提供了一个闪电般快速、生产级的API层，几乎无需任何设置。它非常轻量级，支持异步操作，并且与CPU和GPU都完美配合。
在AI工作流中，FastAPI充当着将您的模型与外部世界连接的部署层。您可以暴露触发预测、启动管道甚至连接到前端仪表板的端点。因为它被容器化，所以您可以同时运行多个推理API版本，在不影响生产实例的情况下测试新模型。
将FastAPI与MLflow和Redis集成，可以将您的技术栈变成一个闭环反馈系统：模型被训练、记录、部署并持续改进——所有这些都在容器内部完成。这是一种优雅扩展而不会失控的AI基础设施。
构建模块化、可复现的技术栈
Docker的真正威力来自于将这些容器连接成一个连贯的生态系统。JupyterLab提供实验层，Airflow处理编排，MLflow管理实验，Redis确保数据平稳流动，而FastAPI将洞察转化为可访问的端点。每个组件都扮演着不同的角色，但它们都通过Docker网络和共享卷无缝通信。
您只需在一个docker-compose.yml文件中定义所有内容，而不是进行复杂的安装。用一个命令启动整个基础设施，每个容器都会完美同步启动。版本升级只需更改标签。测试新的机器学习库？只需重建一个容器，而不影响其他部分。
正是这种模块化使得Docker在2026年成为AI基础设施中不可或缺的一部分。随着模型的演变和工作流的扩展，您的系统将保持可复现性、可移植性，并完全处于控制之中。
结论
人工智能不仅仅是构建更智能的模型；它是关于构建更智能的系统。Docker容器通过抽象掉依赖项的混乱，让每个组件都能专注于自己最擅长的事情，从而使这一切成为可能。像JupyterLab、Airflow、MLflow、Redis和FastAPI这样的工具共同构成了现代MLOps架构的骨干，这种架构干净、可扩展且无限灵活。
如果您认真考虑实施AI基础设施，不要从模型开始；从容器开始。把基础打好，您剩下的AI堆栈最终就不会再与您作对了。
Nahla Davies是一位软件开发人员和技术作家。在全身心投入技术写作之前，她曾是一家体验式品牌组织的首席程序员，该组织曾被评为Inc. 5,000强企业，其客户包括三星、时代华纳、Netflix和索尼。
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