速查·团队落地 Docker+Cuda 沙箱的 Checklist

速查·团队落地 Docker+Cuda 沙箱的 Checklist

把 Docker+Cuda 沙箱推广到整个团队，需要的不仅是技术，更是流程和规范。本条给团队落地的 checklist。

基础设施

• 统一的基础镜像（团队约定一个 CUDA + Python 基础镜像，大家基于它扩展）。
• 私有镜像仓库（Harbor 等），团队构建的镜像推到私有仓库，不依赖外部。
• 统一的依赖管理规范（用 poetry/uv + lock 文件）。

开发流程

• 每个项目有标准 Dockerfile 和 docker-compose.yml。
• 新人入职能 docker compose up 一键起环境，不需要折腾本地装 CUDA。
• 环境变更通过改 Dockerfile/compose，而非手动在容器里调（保证可复现）。
• CI 里构建镜像并跑冒烟测试，确保 Dockerfile 始终可用。

运维规范

• 镜像有版本 tag，不用 latest（latest 不可追溯）。
• 定期清理旧镜像，避免仓库膨胀。
• GPU 节点的驱动版本统一，避免不同节点 CUDA 能力不一致。
• 关键容器配 --restart 策略和健康检查。

安全

• 容器以非 root 用户运行。
• 敏感配置（API key、token）用环境变量或 secrets，不打进镜像。
• 基础镜像定期更新，修复 CVE。

完整方法论见正文第五章 5.1、5.2、5.3。