隨著技術的快速發展，人工智能應用的普及也逐漸普及，如何提高模型訓練的效率和部署的速度成為了亟需解決的問題。而Docker容器化技術的出現就很好的解決了這個問題，使得模型訓練和部署變得更加高效簡便。而ncnn作為一個高效的模型推理庫，結合Docker容器化技術可以讓模型的部署變得更加普及和高效。

FROM ubuntu:18.04
# 安裝所需軟件
RUN apt-get update && \
apt-get install -y curl git g++ vim cmake
# 安裝 ncnn
RUN git clone https://github.com/Tencent/ncnn.git /root/ncnn && \
cd /root/ncnn && \
mkdir build && \
cd build && \
cmake .. && \
make -j4 && \
make install
# 設置環境變量
ENV LD_LIBRARY_PATH "/usr/local/lib:${LD_LIBRARY_PATH}"
ENV PKG_CONFIG_PATH "/usr/local/lib/pkgconfig:${PKG_CONFIG_PATH}"
# 安裝 OpenCV
RUN apt-get install -y libopencv-dev
# 復制代碼并編譯
COPY . /root
WORKDIR /root
RUN mkdir build && \
cd build && \
cmake .. && \
make -j4
# 運行
CMD ["./my_app"]

上面的Dockerfile示例可以用于編譯ncnn的C++代碼并安裝依賴項，最后運行自己的項目。這個示例展示了如何在Docker容器中安裝ncnn和OpenCV，并且運行自己的代碼。

在將模型部署到生產環境時，可以使用Docker容器輕松地將訓練好的模型打包為應用程序，從而將其部署到云端或移動設備上。 Docker鏡像可以在任何機器上快速部署，不受環境的限制，提高了代碼的可移植性。

總的來說，Docker容器化技術與ncnn結合使用可以為模型訓練和部署帶來很大的便利，加速模型應用的落地。它們有望成為AI時代的“標配”，并極大地推動模型應用的發展。