Pytorch图像去噪实战（二十二）：Docker部署图像去噪服务，解决环境不一致和上线困难问题

Pytorch图像去噪实战（二十二）：Docker部署图像去噪服务，解决环境不一致和上线困难问题

一、问题场景：本地能跑，服务器一部署就报错

上一节我们用 FastAPI 搭建了图像去噪服务。
在本地运行没有问题，但真实部署到服务器时，很容易遇到：

• Python版本不一致
• onnxruntime安装失败
• 依赖包版本冲突
• 服务启动路径错误
• 模型文件找不到
• 换机器后环境重新配置很麻烦

这是AI工程落地里非常常见的问题：

模型本身没问题，环境把人折磨半天。

解决这类问题最稳的方式就是 Docker。

二、本文目标

本文完成：

• 编写图像去噪服务 Dockerfile
• 固化 FastAPI + ONNX Runtime 环境
• 构建镜像
• 运行容器
• 挂载模型文件
• 解决部署中常见坑点

三、工程目录结构

docker_denoise_service/ ├── app.py ├── model/ │ └── unet_den