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适用于 AI 基础设施的 5 个 Docker 容器
下面是五个最有用的 Docker 容器，它们可以帮助您在 2026 年构建强大的 AI 基础设施，而无需纠结于环境不匹配或缺少依赖项的问题。
来源:KDnuggets# 简介
#如果您曾经尝试从头开始构建完整的 AI 堆栈，您就会知道这就像放猫一样。每个工具都需要特定的依赖项、冲突的版本和无穷无尽的配置文件。这就是 Docker 悄然成为你最好的朋友的地方。
它将每项服务（数据管道、API、模型、仪表板）包装在可在任何地方运行的整洁、便携式容器中。无论您是编排工作流程、自动化模型重新训练还是运行推理管道，Docker 都能为您提供传统设置无法提供的一致性和可扩展性。
最好的部分？您不必重新发明轮子。该生态系统充满了即用型容器，这些容器已经为数据工程师、MLOps 专家和 AI 开发人员完成了繁重的工作。
下面是五个最有用的 Docker 容器，它们可以帮助您在 2026 年构建强大的 AI 基础设施，而无需纠结于环境不匹配或缺少依赖项的问题。
# 1.JupyterLab：您的 AI 指挥中心
将 JupyterLab 视为 AI 设置的驾驶舱。这是实验与执行的结合。在 Docker 容器内，JupyterLab 可以立即部署和隔离，为每个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 映像（例如 jupyter/tensorflow-notebook 或 jupyter/pyspark-notebook），在几秒钟内启动一个完全加载了流行库并准备好进行数据探索的环境。
jupyter/tensorflow-notebook jupyter/pyspark-notebook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笔记本、触发模型训练作业或在将其投入生产之前测试集成。借助 Papermill 或 nbconvert 等扩展，您的笔记本将演变成自动化工作流程，而不是静态研究文件。
确保跨团队和服务器的版本一致