一、引言：为什么你需要掌握 Docker GPU 容器化2026年，AI 模型的部署场景正在发生一场静默革命。大语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM）不再仅仅运行在云端昂贵的 H100/A100 集群上，它们正在向边缘端快速迁移。根据 NVIDIA 在 GTC 2026 上披露的数据，搭载 Blackwell 架构的 IGX Thor 平台在边缘端的 AI 算力已达到 5,581 FP4 TFLOPS，使得在边缘端无缝执行复杂的 LLM 与 VLM 成为现实。与此同时，SUSE 宣布对 NVIDIA Jetson Orin 平台提供企业级生产支持，标志着 Jetson 从原型验证正式迈向关键业务部署。然而，环境配置始终是开发者从入门到实践的第一道门槛。传统的“裸机安装”方式面临环境污染、版本冲突、迁移困难三大痛点。Docker 容器化正是解决这些问题的银弹——它将 CUDA、cuDNN、TensorRT 和深度学习框架打包在一个隔离的环境中，实现“一次构建，处处运行”。本文将带你从零开始，系统掌握 Docker GPU 镜像拉取与 Jetson/边缘端容器化检测环境配置的全流程。无论你是在 x86 服务器上部署大模型推理服务，还是在 Jetson Orin 上搭建实时目标检测系统，这篇教程都能给你可复制的答案。二、Docker GPU 容器化原理：一张图看懂架构2.1 核心架构：三层模型理解 Docker GPU 容器