在機器學習領域，訓練一個能正確識別圖像中物體的模型是非常重要的。此時，使用 SSD（Single Shot MultiBox Detector）這個開源的目標檢測模型常常是不錯的選擇。在本文中，我們將介紹如何使用 Docker，一種輕量級、可移植的容器技術來進行 SSD 模型的訓練。

FROM nvidia/cuda:11.1-runtime
RUN apt-get update && apt-get install -y python3-pip
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip3 install --upgrade pip && \
pip3 install --no-cache-dir -r requirements.txt
COPY . .
CMD ["python3", "train_ssd.py"]

首先，我們需要編寫一個 Dockerfile，指定所使用的基礎鏡像、安裝 Python 依賴和設置工作目錄。在 FROM 語句中，我們指定了使用 nvidia/cuda:11.1-runtime 作為基礎鏡像，因為這個鏡像已經包含了 CUDA 和 cuDNN 運行時。此外，我們在 WORKDIR 命令中創建了一個 /app 目錄并將該目錄設置為活動目錄。

接下來，在 COPY 語句中將我們的代碼及所需的 Python 依賴復制到容器中，并在 RUN 命令中使用 pip3 安裝所有所需的包。

version: '3'
services:
train-ssd:
build: .
runtime: nvidia
volumes:
- ./data:/app/data/
- ./models:/app/models/

之后，我們需要創建一個 docker-compose.yml 文件，以便于管理和運行 Docker 鏡像。在這個文件中，我們定義了訓練 SSD 模型所需的服務和一些映射的數據卷。

在 services 中定義了一個名稱為 train-ssd 的服務，它會根據 Dockerfile 來構建鏡像。我們還通過 volumes 卷將本地目錄中的數據和模型與容器中對應的目錄進行映射。

最后，我們可以通過 docker-compose up 命令來啟動服務，Docker 會在后臺啟動一個容器并運行訓練 SSD 模型的腳本。