主要观点：使用 Docker 镜像进行 AI 项目有两大好处，即能正常运行模型且可精心打造（精简、快速构建和高效部署），需将不透明、大且黑的 Docker 镜像转变为更精细的，优化 Docker 镜像可提升开发速度、优化 CI/CD 管道、降低云成本和提升安全性。以简单的 BERT 分类器为例，其初始镜像 2.54GB 构建慢，通过诊断工具 dive 可发现主要贡献者为 pip 安装的库、python:3.10 基础镜像及 apt-get 安装 curl 等操作产生的不必要空间，同时提供了不同构建更精简容器的方法及相关 GitHub 仓库供实践。
关键信息：

• 优化 Docker 镜像的原因包括提升开发速度（如避免生产环境中长时间构建）、优化 CI/CD 管道（减少资源消耗和延迟）、降低云成本（节省存储和降低能耗）、提升安全性（减少攻击面）。
• 以 BERT 分类器为例的初始镜像 2.54GB，构建慢，其成分包括 requirements.txt 中的各种依赖及有问题的 Dockerfile。
• 诊断工具 dive 可查看 Docker 镜像的层信息，如基础镜像层、apt-get 安装层、pip 安装层等，能清晰展示各层的文件结构和空间占用情况。
  重要细节：
• docker image ls 可查看镜像大小，docker history 可查看镜像构建历史及各层大小贡献，dive 可深入探索 Docker 镜像层内容及发现缩小镜像大小的方法。
• 在 BERT 分类器的 Dockerfile 中，COPY 操作可能因未使用.dockerignore 导致不必要的文件复制，增加镜像大小。
• 提供了不同构建更精简容器的目录如 slim_image、multi_stage_build 等在 GitHub 仓库中，鼓励读者实践。