在當今高度發展的人工智能應用領域中，Docker 相當受歡迎。Docker 是一種容器化技術，能夠幫助開發人員將軟件應用程序打包在一個獨立的容器中，使其在各種環境下輕松部署和運行。Docker 為人工智能應用提供了許多優勢，包括高可靠性、流程標準化、靈活性和簡潔性等。

Dockerfile 樣例：
FROM python:3.7-slim-buster
RUN pip install --upgrade pip
COPY requirements.txt /app/requirements.txt
RUN pip install -r /app/requirements.txt
COPY . /app
WORKDIR /app
CMD [ "python", "app.py" ]

基于 Docker 容器，我們可以很容易地部署人工智能應用的各種組件，包括機器學習框架、大數據處理工具、自然語言處理庫等。通過 Docker，這些組件可以輕松地在本地計算機上部署、測試和開發。我們還可以將 Docker 部署到生產環境，從而快速交付人工智能應用。

值得一提的是，Docker 還提供了針對人工智能應用的 GPU 支持。通過 Docker 容器，我們可以在使用 NVIDIA GPU 的服務器上運行人工智能應用程序，大大提高了性能和效率。

總之，Docker 技術為人工智能應用的部署和運行提供了極大的便利和靈活性。作為人工智能領域的核心組件之一，Docker 將在未來繼續發揮著重要的作用。