Docker GPU 容器入门：让 AI 环境可复现

Docker 容器把应用及其依赖打包，能让本地、测试和云 GPU 使用尽可能一致的运行环境。AI 项目尤其适合用镜像固定框架版本。

选择匹配的基础镜像

确认宿主机驱动支持容器内的 CUDA 运行时。优先使用官方或受信任的 PyTorch、CUDA 基础镜像，并在项目中记录具体标签。

把变化频率低的层放前面

依赖安装放在业务代码之前，可利用构建缓存。使用 .dockerignore 排除数据集、模型、日志和本地虚拟环境，避免镜像无谓膨胀。

数据与容器分离

容器适合运行代码，不适合保存唯一的数据副本。模型、检查点和输出挂载到持久卷或对象存储，重建容器也不会丢失结果。

---

在方舟智算选择 GPU 节点运行容器，免费注册即可开始测试。