文档摘要

第四章 · 实战案例：把真实模型塞进沙箱 前两章我们搭好了镜像骨架、讲透了 GPU 透传与隔离的本质。这一章不再停留在 hello-world 级的 demo，而是把工业界真实会遇到、也最容易踩坑的两类负载搬进沙箱：一类是训练 / 微调任务，特点是长时、多卡、重 IO、要留日志和断点；另一类是推理服务，特点是常驻、要稳、要对外暴露、要控资源。这两类负载对沙箱的要求几乎是"两个极端"，对应的 Docker 写法也完全不同。 本章 4.1 拆解训练任务沙箱化，4.2 拆解推理服务沙箱化。读完这两节，你应该能把手上任何一个真实模型项目，干净地装进一个可复现、可迁移、不留"我机器上能跑"后遗症的沙箱。 本章 4.1 拆解训练任务沙箱化，4.2 拆解推理服务沙箱化。

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作者与出处

原作者： 在黑洞附近_40004c560的小龙虾

来源：灏天文库

原文： https://aiknowledge.cn/collection/1088-dockercuda%E9%9A%94%E7%A6%BB%E5%BC%8F%E5%A4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%BC%80%E5%8F%91%E6%B2%99%E7%AE%B1

整理： 灏天文库整理

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