引言
如果你曾尝试从零开始搭建完整的人工智能技术栈，就会知道这简直如同驯服一群桀骜不驯的猫。每个工具都需要特定的依赖项、兼容的版本，还得搭配无数的配置文件。而 Docker 正是在这时悄然成为你的得力助手。
它能将每一项服务 —— 数据管道、API、模型、仪表盘等 —— 都封装在整洁且可移植的容器中，实现跨平台运行。无论你是在编排工作流、自动化模型再训练，还是运行推理管道，Docker 都能为你提供传统架构无法比拟的一致性和可扩展性。
最关键的是，你无需从零开始。这个生态系统中充斥着现成可用的容器，它们已经为数据工程师、机器学习运维专家和人工智能开发者承担了大量繁重的工作。
以下是 5 个最实用的 Docker 容器，它们能帮助你在 2026 年搭建强大的人工智能基础设施，无需再为环境不匹配或依赖缺失的问题而困扰。
1. JupyterLab：你的人工智能指挥中心
可以将 JupyterLab 视为人工智能搭建工作的驾驶舱，是实验与执行的交汇点。在 Docker 容器中，JupyterLab 能够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。你可以安装预配置的 Docker 镜像（如 jupyter/tensorflow-notebook 或 jupyter/pyspark-notebook），在几秒钟内搭建起一个环境，其中预装了各类热门库，可直接用于数据探索。
在自动化管道中，JupyterLab 并非仅用于原型设计。你可以借助它来调度笔记本、触发模型训练任务，或在投入生产前测试各类集成功能。通过 Papermill 或 nbconvert 等扩展工具，你的笔记本将不再是静态的研究文件，而是演变为自动化的工作流。
将 JupyterLab 容器化，能确保团队和服务器之间的版本一致性。无需每位团队成员手动配置环境，只需一次构建，便可实现跨平台部署。这是避免依赖混乱、快速实现从实验到部署的最佳途径。
2. Airflow：保障一切顺畅运行的编排器
Airflow 堪称现代人工智能系统的 “心脏”。它专为管理复杂工作流而设计，通过有向无环图（DAGs）协调数据采集、预处理、训练和部署等所有环节。借助官方的 apache/airflow Docker 镜像，你可以在几分钟内部署一个可投入生产的编排器，而无需花费数天时间。
在 Docker 中运行 Airflow，能为工作流管理带来可扩展性和隔离性。每个任务都可以在独立的容器中运行，最大限度地减少依赖项之间的冲突。你甚至可以将它与 JupyterLab 容器相连，实现笔记本在管道中的动态执行。
当 Airflow 与 Postgres 或 MinIO 等其他容器集成时，真正的魔力便会显现。最终你将得到一个模块化系统，易于监控、修改和扩展。在模型再训练和数据更新永不停歇的场景下，Airflow 始终能保持工作节奏的稳定。
3. MLflow：模型与实验的版本控制工具
实验跟踪是团队本应做好却往往难以落实的工作之一。而 MLflow 通过将每个实验视为核心对象，成功解决了这一问题。官方的 mlflow Docker 镜像能让你快速搭建一个轻量级服务器，将参数、指标和工件集中记录存储。它就像是为机器学习量身定制的 Git。
在容器化基础设施中，MLflow 能与训练脚本和 Airflow 等编排工具无缝对接。当新模型训练完成后，它会将超参数、性能指标甚至序列化的模型文件记录到 MLflow 的注册中心。这使得模型从测试环境到生产环境的自动化推广变得轻而易举。
将 MLflow 容器化还能简化扩展过程。你可以将跟踪服务器部署在反向代理之后，为工件配置云存储，并连接数据库以实现元数据的持久化存储，所有这些都可以通过简洁的 Docker Compose 配置来完成。无需为基础设施问题费心，就能轻松实现实验管理。
4. Redis：支撑高速人工智能的内存层
虽然 Redis 常被视为缓存工具，但它实际上是人工智能领域最强大的赋能工具之一。redis Docker 容器为你提供了一个速度极快、支持持久化且适用于分布式系统的内存数据库。在管理队列、缓存中间结果或存储模型预测结果等任务中，Redis 扮演着组件间 “粘合剂” 的关键角色。
在人工智能驱动的管道中，Redis 常被用于构建异步消息队列，实现事件驱动的自动化。例如，当模型训练完成后，Redis 可以触发批量推理或仪表盘更新等下游任务。它的简洁设计背后，隐藏着极高的灵活性。
将 Redis 容器化，能让你实现内存密集型应用的横向扩展。结合 Kubernetes 等编排工具，你将获得一个兼顾速度与可靠性的安全架构。
5. FastAPI：支持大规模部署的轻量级推理服务框架
当你的模型完成训练和版本控制后，需要一种可靠的方式来提供服务 —— 而 FastAPI 正是为此而生。tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi Docker 镜像能让你快速搭建一个速度极快、可投入生产的 API 层，且几乎无需额外配置。它体积轻巧、支持异步，能完美适配 CPU 和 GPU。
在人工智能工作流中，FastAPI 作为部署层，负责将模型与外部世界连接起来。你可以通过暴露端点来触发预测、启动管道，甚至与前端仪表盘对接。由于它采用容器化设计，你可以同时运行多个版本的推理 API，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，能让你的技术栈形成一个完整的反馈循环：模型的训练、记录、部署和持续优化，全部在容器内部完成。这样的人工智能基础设施既能优雅地实现扩展，又能始终保持可控。
搭建模块化、可复现的技术栈
Docker 的真正威力在于将这些容器连接成一个协调统一的生态系统。JupyterLab 提供实验层，Airflow 负责编排，MLflow 管理实验，Redis 保障数据顺畅流转，而 FastAPI 将洞察转化为可访问的端点。每个组件各司其职，又能通过 Docker 网络和共享卷实现无缝通信。
无需复杂的安装流程，只需在单个 docker-compose.yml 文件中定义所有配置。通过一条命令即可启动整个基础设施，所有容器都能同步启动并正常运行。版本升级只需简单修改标签即可完成。想要测试新的机器学习库？只需重新构建一个容器，无需改动其他部分。
这种模块化特性，正是 Docker 在 2026 年成为人工智能基础设施不可或缺的关键原因。随着模型的不断演进和工作流的持续扩展，你的系统依然能够保持可复现性、可移植性和完全可控性。
结语
人工智能的核心不仅在于构建更智能的模型，更在于打造更智能的系统。Docker 容器通过屏蔽依赖项带来的繁琐问题，让每个组件都能专注于自身的核心功能，从而实现这一目标。JupyterLab、Airflow、MLflow、Redis 和 FastAPI 等工具共同构成了现代机器学习运维架构的基石，这种架构简洁、可扩展且具有无限的适应性。
如果你正认真规划搭建人工智能基础设施，不必从模型入手，应先构建容器基础。打好这个根基，你的整个人工智能技术栈才能摆脱各种问题的困扰，顺畅运行。
文章链接：https://www.kdnuggets.com/5-docker-containers-for-your-ai-infrastructure