Docker 與容器技術語解釋
理解 Docker 生態系統中的關鍵術語對於有效使用這些技術至關重要。以下是一些核心概念：
容器 (Container)
容器是作業系統的一個隔離部分，設計用來執行單一應用程式。對應用程式來說，容器看起來就像一個完整的作業系統。與虛擬機器相比，容器更小、更快、更便攜。
Compose
一個開放規範，用於定義、佈署和管理多容器微服務應用。Docker 實作了 Compose 規範，並提供 docker compose 命令來簡化 Compose 應用的使用。
容器化 (Containerize)
將應用程式及其所有依賴項封裝到容器映像檔的過程。有時也稱為 Dockerize。
Docker
一個平台，使容器化應用程式的工作變得簡單。它允許你構建映像檔，以及執行和管理獨立容器和多容器應用。
Docker Desktop
適用於 Linux、Mac 和 Windows 的桌面應用程式，使 Docker 的使用變得容易。它具有精美的 UI 和許多進階功能，如映像檔管理、漏洞掃描和 Wasm 支援。
Docker Hub
高效能的 OCI 相容映像檔登入檔。Docker Hub 擁有超過 57PB 的儲存空間，平均每秒處理 30K 個請求。
Docker, Inc.
美國技術公司，致力於讓開發者更容易構建、發布和執行容器化應用。Docker 平台的背後公司。
Dockerfile
純文字檔案，包含告訴 Docker 如何將應用程式及其依賴項封裝成映像檔的指令。
映像檔 (Image)
包含單一應用程式、所有依賴項以及啟動容器所需的元資料的歸檔。有時也稱為 OCI 映像檔、容器映像檔或 Docker 映像檔。
微服務 (Microservices)
現代應用程式的設計模式，所有應用功能都作為自己的小型應用（微服務/容器）開發，並透過 API 通訊。它們一起工作形成一個有用的應用。
模型 (Model)
預先訓練的 AI 程式，接受提示並給出類別人回應。我們將 AI 程式稱為模型。
Ollama
開放原始碼 AI 模型執行時，讓你下載 AI 模型並在本地執行，確保所有互動保持私密。
開放容器倡議 (OCI)
輕量級治理機構，負責建立和維護低階容器技術標準，如映像檔、執行時和登入檔。Docker 建立符合 OCI 標準的映像檔，實作符合 OCI 標準的執行時，而 Docker Hub 是符合 OCI 標準的登入檔。
Push
上載的同義詞。docker push 命令將映像檔推播到 OCI 登入檔，如 Docker Hub。ollama push 將 AI 模型推播到 AI 模型登入檔。
Pull
下載的同義詞。docker pull 命令從 OCI 登入檔（如 Docker Hub）提取映像檔。ollama pull 從模型登入檔提取 AI 模型。
登入檔 (Registry)
儲存和檢索容器映像檔和 AI 模型等成品的中央位置。
Docker 與 AI 的協同效應
Docker 與 AI 的結合帶來了許多優勢：
環境一致性：Docker 確保 AI 模型在任何環境中都有相同的執行條件，消除了"在我的機器上能執行"的問題。
佈署簡化：透過容器，可以輕鬆佈署複雜的 AI 應用，包括模型、依賴項和設定，而無需擔心環境衝突。
資源管理：Docker 允許有效分配計算資源，特別是在多模型環境中，確保關鍵模型獲得所需資源。
可擴充套件性：隨著需求增長，可以輕鬆擴充套件容器化 AI 應用，無論是垂直擴充套件（增加資源）還是水平擴充套件（增加例項）。
隱私與控制：使用 Ollama 等工具在本地執行 AI 模型，確保敏感資料不會離開你的環境，這對於需要資料隱私的組織至關重要。
在玄貓多年的容器化實踐中，我發現將 AI 工作負載容器化不僅簡化了佈署流程，還極大地提高了開發團隊的效率。特別是在需要頻繁更新模型或在不同環境間移動時，容器化的優勢尤為明顯。它使得 AI 開發者能夠專注於模型最佳化，而不是基礎設施管理。
Docker 與 AI 的整合代表了現代應用開發的一個重要趨勢，將複雜的 AI 技術變得更易於佈署和管理。隨著容器技術和 AI 模型的不斷發展，我們可以期待這兩個領域的協同效應將帶來更多創新和便利。
Docker 不只是一個容器化工具，它正在成為連線傳統軟體開發與新興 AI 技術的橋樑，為開發者提供了一種統一、高效的方式來處理這兩個日益融合的技術領域。
