Docker是一個輕量、可移植的容器技術，可以快速搭建和部署應用環境，其中包括各種人工智能應用。下面我們來談一談關于Docker+AI的使用。

首先，Docker讓AI應用的部署更加容易。AI應用需要的不同的軟件庫以及不同的操作系統環境使得它的部署變得有些復雜。通過Docker的使用，我們可以像搭建LEMP（Linux+NGINX+MySQL+PHP）環境一樣，把AI所需的各個環境全部打包到一個容器內。

FROM tensorflow/tensorflow:2.3.1-jupyter
COPY requirements.txt requirements.txt
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
COPY . .
CMD ["python", "main.py"]

以上就是一個簡單的Dockerfile文件，里面安裝了一個TensorFlow2.3.1.keras的AI框架，實際上到目前為止已經有很多的AI框架已經發布到Docker的官方鏡像庫中了。只需要利用這個文件，構建出一個容器，就可以在任何平臺或服務器上運行，方便快捷。

同時，Docker還可以方便的進行AI應用的測試和操作。傳統上，在一個單獨的機器上部署AI應用需要花費大量時間和資源，而容器作為一個輕量級別的虛擬化技術，可以提供和生產環境一樣的測試環境。容器之間互相隔離，讓我們可以更加方便的進行測試和運行。

docker run -p 5000:5000 my_image

以上是一個簡單的Docker部署命令，它會啟動一個容器，并在5000端口上運行。通過這個命令，我們就可以像普通的應用一樣去訪問我們的AI服務。

總之，Docker為AI應用的部署、測試、運行提供了很多方便。它方便地解決了在不同環境下進行AI應用部署遇到的各種問題，讓使用者只需要在自己的工作環境中開發，而不需要擔心環境的差異。這為機器學習和人工智能應用的開發提供了很大的便利。