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}注意proxy_pass中使用的preprocessor是容器名Docker DNS 会自动解析。整个链路中敏感服务尤其是 GPU 加速的 PyTorch 模型始终处于私有网络内部极大降低了攻击面。此外你还可通过 Compose 文件进一步简化管理version: 3.8 services: gateway: image: nginx:alpine ports: - 80:80 networks: - ai-network preprocessor: image: my-preprocess:latest networks: - ai-network pytorch-server: image: pytorch-cuda:v2.7 command: python server.py deploy: resources: reservations: devices: - driver: nvidia count: all capabilities: [gpu] networks: - ai-network networks: ai-network: driver: bridge ipam: config: - subnet: 172.28.0.0/16这套结构不仅清晰表达了服务关系也便于后续迁移到 Swarm 或 Kubernetes 平台。工程实践建议与避坑指南虽然整体方案看似简洁但在实际落地过程中仍有几个关键细节需要特别注意子网规划要前瞻不要随意使用172.17.0.0/16这样的默认段。推荐采用172.16.0.0/12范围内的非重叠子网例如-172.20.0.0/16→ 开发环境-172.21.0.0/16→ 测试环境-172.22.0.0/16→ 生产环境这样可以避免未来跨环境迁移时出现 IP 冲突。健康检查不可少为关键服务添加健康探针确保异常时能被及时发现或重启HEALTHCHECK --interval30s --timeout3s --start-period5s --retries3 \ CMD curl -f http://localhost:8000/health || exit 1配合编排工具如 Docker Compose 的restart: unless-stopped可实现故障自愈。日志集中化处理避免日志散落在各个容器中。建议统一输出到 stdout/stderr并通过日志驱动如json-file、fluentd收集至 ELK 或 Loki 等系统方便排查问题。注意 WSL2 兼容性Windows 用户若使用 Docker Desktop请确认已启用 WSL2 后端。旧版 Hyper-V 模式对自定义网络的支持有限可能导致 DNS 解析失败。避免滥用 host 网络尽管--network host能获得更低延迟但它牺牲了网络隔离性和端口管理灵活性通常只适用于性能极度敏感的极端场景。结语将 PyTorch 服务置于 Docker 自定义网络之中本质上是一种“基础设施即代码”的思维方式体现。它让我们摆脱了对物理机器的依赖转而关注服务之间的逻辑关系与通信契约。这种模式下每一个容器都是一个自治单元拥有自己的身份名称、地址IP、能力GPU和边界网络策略。它们通过标准协议对话彼此解耦又紧密协作构成了现代 AI 系统的基本细胞。更重要的是这套方法论并不仅限于 PyTorch。无论是 TensorFlow、ONNX Runtime还是 Triton Inference Server都可以遵循相同的设计原则进行容器化和服务编排。当你下次面对一个新的 AI 项目时不妨先问自己它的“网络 DNA”应该是什么样子也许答案就藏在一个精心设计的docker network create命令之中。