Docker для AI-разработчиков: почему 99% теряют время на настройке окружений

Если работаешь с нейросетями или пишешь код, то наверняка сталкивался: локально всё летает, отправляешь коллеге — падает с непонятными ошибками. Ты три часа разбираешься, в чём проблема. Docker решает это за 5 минут. В статье покажу, как работает инструмент, который использует 88% мирового рынка, и почему без него ты теряешь время впустую.

Кстати, я Антон Шадрин, автор ТГ-канала Шадрин + AI и специалист по внедрению нейросетей в бизнес.

Знакомая ситуация: потратил вечер на настройку AI-агента. Локально всё идеально. Отправляешь код коллеге — у него ничего не работает.

Причины:

Эта проблема называется «it works on my machine» — «у меня-то работает». Она съедает часы времени команд на настройку окружений.

Docker решает просто: упаковывает приложение и все зависимости в единый контейнер. Этот контейнер запустится одинаково везде — на твоём ноутбуке, на сервере Selectel, Timeweb или у коллеги на Windows.

Docker — это программа для упаковки приложений в изолированные контейнеры.

Представь, что контейнер — это коробка, в которой лежит:

Закрываешь коробку, отправляешь кому угодно — у них всё запустится так же, как у тебя.

Это критично для работы с нейросетями:

Docker убирает эту боль полностью.

Это шаблон, из которого создаются контейнеры. Включает код, зависимости, настройки.

Образы можно:

Основные команды:

docker images # показать все образы docker pull <название> # скачать образ docker build -t <имя> # создать образ

Но благодаря ChatGPT запоминать команды не нужно — просто спроси у него, когда понадобится.

Это текстовый файл с инструкциями для создания образа. Docker читает его сверху вниз и выполняет команды.

Пример простого Dockerfile:

FROM python:3.12-slim WORKDIR /app COPY app.py . CMD ["python", "app.py"]

Что происходит:

Думай о Dockerfile как о рецепте. Docker — повар, который по этому рецепту готовит блюдо (образ).

Это запущенный экземпляр образа. Контейнер изолирован: у него своя файловая система, сеть, процессы.

При этом контейнер использует ядро операционной системы твоего компьютера — поэтому он лёгкий и быстрый.

Основные команды:

docker run <название> # запустить контейнер docker ps # показать запущенные контейнеры docker stop # остановить контейнер

Когда у тебя не один контейнер, а несколько (например, сервер, база данных, AI-агент), запускать их по одному — мучение.

Docker Compose решает это. Описываешь всю систему в одном файле docker-compose.yaml и запускаешь одной командой:

docker-compose up

Это запустит весь твой AI-проект: сервер, модели, базы данных, вспомогательные сервисы.

Вместо того чтобы каждый раз настраивать окружение вручную (что занимает часы), пишешь один файл и забываешь про проблему.

Виртуальная машина (VM) запускает полноценную операционную систему. Это требует:

Docker контейнер:

Для AI-разработки это критично: можешь запускать несколько моделей параллельно без огромных затрат ресурсов.

Наглядное сравнение:

Docker проще, быстрее, дешевле.

Когда нагрузка растёт (твоё AI-приложение стало популярным), нужно запустить больше контейнеров.

Docker позволяет легко масштабироваться: запускаешь копии контейнеров на разных серверах.

Но управлять десятками контейнеров вручную — боль.

Для этого есть Kubernetes (сокращённо k8s) — система управления контейнерами. Она:

Kubernetes сложнее Docker, но он решает проблему управления большим количеством контейнеров в боевом окружении.

Статистика:

Это монополия. Если освоишь Docker, другие инструменты не понадобятся.

Покажу, как создать свой первый образ. Не нужен опыт — просто повторяй шаги.

Открой терминал (командную строку) и введи:

mkdir hello-docker cd hello-docker

Создай файл app.py и напиши в нём:

print("Привет, Docker! Это мой первый контейнер")

Сохрани файл.

Создай файл с названием Dockerfile (без расширения, с большой буквы D).

Напиши в нём:

FROM python:3.12-slim WORKDIR /app COPY app.py . CMD ["python", "app.py"]

Сохрани.

Если Docker ещё не установлен:

Для личного использования Docker полностью бесплатный.

В терминале введи:

docker build -t hello-docker .

Docker скачает базовый образ Python, скопирует твой файл и создаст образ. Это займёт 15-20 секунд.

Введи:

docker run hello-docker

Результат: скрипт выполнится внутри контейнера, и ты увидишь:

Привет, Docker! Это мой первый контейнер

Поздравляю — ты только что упаковал своё приложение в Docker-контейнер.

Теперь можешь отправить этот контейнер кому угодно, и он запустится одинаково.

Docker особенно полезен для AI в наших условиях:

Важный момент для России: Docker работает без VPN, образы доступны на Docker Hub. Можешь развернуть на российских серверах (Selectel, Timeweb, Cloud.ru) без проблем.

Топ-3 технологий, которые работают на Docker:

Все крупные AI-проекты используют Docker. Это стандарт индустрии.

Docker Desktop для личного использования — бесплатно.

Платная версия нужна только компаниям с оборотом от $10 млн в год. Если ты фрилансер, стартапер или работаешь в небольшой команде — используешь бесплатно.

Развёртывание на серверах:

Экономия времени:

За месяц экономишь десятки часов. Это окупает любые затраты.

Docker — это не хайп, а стандарт. Он решает реальную проблему: «у меня работает, у тебя нет».

Ключевые концепты:

Docker критичен для AI-разработки: модели, библиотеки, GPU-драйверы требуют точных версий. Один несовпадающий пакет — и всё сломается.

Без Docker тратишь часы на настройку окружений при каждом переносе. С Docker — упаковал один раз, запускаешь где угодно.

За 5 минут практики ты освоишь базу. За неделю использования — поймёшь, почему 88% рынка выбрали именно Docker.