AI時代系列(1) 機器學習三部曲: 🔹 第一部：《機器學習 —— AI 智慧的啟航》
86/100 第九週：機器學習模型部署
86. Docker 與機器學習應用容器化 🐳 將 AI 模型封裝成「可移植」的軟體環境，讓部署更靈活！
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✅ 核心概念：為什麼機器學習需要容器化？
Docker是一個開放原始碼的開放平臺軟體，用於開發應用、交付應用和執行應用。https://www.docker.com/
機器學習模型在不同環境（開發機、本地測試機、雲端平台）運行時，常因：
• Python 環境不一致
• 套件版本衝突
• 硬體（CPU/GPU）差異 導致 「開發能跑，生產掛掉」 問題。
Docker 容器化技術 能夠：
✔ 將 模型、程式碼、依賴套件、執行環境 打包在一起
✔ 實現 跨平台一致執行
✔ 支援快速部署、彈性擴展（Auto-scaling）與自動化 CI/CD
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✅ 容器化的技術核心與流程：
1️⃣ 環境封裝（Environment Packaging）
• 將模型（.pkl / .h5 / .pt / .onnx） + Python 環境 + 依賴庫（scikit-learn、pandas、tensorflow）全數寫入 Dockerfile
2️⃣ 映像檔（Image）製作
• 建立 可重複使用的 Docker Image
FROM python:3.9-slim
COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt
COPY model.pkl /app/
COPY app.py /app/
CMD ["python", "/app/app.py"]
3️⃣ API 化運行（Model Serving）
• 將模型包成 RESTful API（Flask / FastAPI / TensorFlow Serving）
• 將容器部署至：
o 本地伺服器
o 公有雲（AWS ECR + ECS / GCP GCR + GKE / Azure Container Instances）
o Kubernetes 叢集
4️⃣ 支援 GPU 加速版容器（NVIDIA Docker）
• 解決深度學習模型 GPU 加速問題，直接在容器內呼叫 CUDA
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✅ 機器學習 Docker 化的核心優勢：
優勢 說明
高度可移植（Portability） 任一裝有 Docker 的環境皆可運行，無環境依賴
一致性（Reproducibility） 完整封裝模型與環境，保證重現相同結果
彈性擴展（Scalability） 搭配 Kubernetes 實現模型服務自動擴縮（Auto-scaling）
版本可控（Version Control） Docker Image 版本化，支援回滾與多版本併行
自動化部署（CI/CD Friendly） 完美整合 Jenkins / GitLab CI / GitHub Actions 流程
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✅ 典型應用場景：
產業 Docker 應用範例
金融 模型快速上雲，支援 API 即時反詐欺
電商 商品推薦模型 Docker 化，動態擴展應對促銷高流量
製造 缺陷檢測 AI 模型封裝後部署至邊緣設備
醫療 將診斷模型 Docker 化，部署至醫院內部系統確保資安
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✅ 延伸技術：
• Docker Compose：多容器協同部署（模型 + DB + Web 介面）
• Kubernetes（K8s）整合：實現模型大規模商用部署與監控
• Docker + GPU（nvidia-docker）：支援深度學習 GPU 計算
• Model Registry + CI/CD：搭配 MLflow、GitLab 做模型版本管理與自動化部署
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✅ 結論：
🚀 Docker 容器化是現代 AI 模型工程化、產品化的核心技術！
• 解決「開發能跑、上線掛掉」痛點
• 提升部署速度、維運效率與跨平台彈性
• 為 AI 企業打造 穩健、高效、可擴展 的生產級部署能力！
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