主要观点：大多数部署的 Docker 镜像过大，本文介绍了优化 Docker 镜像的实践，包括选择更轻的“slim”基础镜像和多阶段构建技术。
关键信息：

• “slim”基础镜像能减少 880MB 且缩短 5 秒构建时间，如python:3.10-slim相比全量镜像，但可能缺少编译所需工具。
• 对于slim镜像中需要编译的组件，如dummy_c_extension，需临时安装编译工具，虽能解决但较繁琐。
• 多阶段构建可分离编译和运行阶段，如multistage_image项目，先在builder阶段编译，再在runtime阶段复制运行所需内容，最终得到 832MB 且 23 秒构建的最小镜像。
  重要细节：
• 展示了slim_image项目的Dockerfile及构建结果，如bert-classifier-slim为 1.66GB 及 51 秒构建。
• 给出了slim_image/Dockerfile.fixed的解决方案，临时安装编译工具后清理。
• 详细说明了multistage_image项目的两个阶段，builder阶段使用全量 Python 镜像安装所有依赖，runtime阶段使用slim镜像只安装运行所需内容。
• 强调运行dive bert-classifier-multistage可查看最终镜像细节，其最大层为安装运行时依赖的命令，总大小 832MB 效率高。
  结论：选择“slim”基础镜像在处理编译需求时通常是净收益，多阶段构建虽增加Dockerfile长度，但能带来清晰、健壮和大幅的尺寸节省，对于复杂的 AI 应用是必要的。