Docker 是部署机器学习模型的理想解决方案，提供环境一致性、易扩展性和隔离性。通过将 ML 模型及其依赖封装到 Docker 容器中，确保开发与生产环境的一致性，简化模型扩展。使用 Dockerfile 自动化构建镜像，结合 CI/CD 流水线实现高效部署。Docker Swarm 支持模型在多主机上的扩展，提升性能和可用性。最佳实践包括最小化镜像大小、使用 .dockerignore 文件和确保 Dockerfile 可重复性。Docker 显著简化了 ML 模型的部署流程，加速从开发到生产的过渡。