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在Docker環境中部署機器學習模型和服務時，需要注意以下幾點：
確保Docker鏡像中包含了所有模型訓練和預測所需的依賴項，包括機器學習庫、數據處理庫等。
使用輕量級的基礎鏡像，如Alpine Linux，以減少鏡像大小和啟動時間。
在Dockerfile中設置合適的環境變量，如模型路徑、端口號等。
為模型服務提供RESTful API，以便其他應用可以通過HTTP請求調用模型。
使用Docker網絡來隔離模型服務與其他服務，確保安全性和可靠性。
監控模型服務的運行情況，包括內存占用、CPU利用率等指標。
定期更新鏡像和代碼，以保持模型服務的穩定性和安全性。
在生產環境中使用容器編排工具，如Kubernetes，來管理和擴展模型服務。
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