关于 Docker Offload

Docker Offload 是一项完全托管的服务，用于使用您已熟悉的 Docker 工具（包括 Docker Desktop、Docker CLI 和 Docker Compose）在云端构建和运行容器。它将您的本地开发工作流扩展到可扩展的、由云驱动的环境中，因此您可以卸载计算密集型任务、加速构建，并在整个软件生命周期中安全地管理容器工作负载。

Docker Offload 还支持 GPU 加速实例，允许您容器化并运行计算密集型工作负载，例如 Docker Model Runner 以及其他受益于 GPU 的机器学习或数据处理任务。

关键特性

Docker Offload 包含以下功能以支持现代容器工作流

基于云的构建：在远程、完全托管的 BuildKit 实例上执行构建
GPU 加速：使用由 NVIDIA L4 GPU 支持的环境进行机器学习、媒体处理和其他计算密集型工作负载。
临时的云运行器：为每个容器会话自动配置和拆除云环境。
共享构建缓存：通过智能的共享缓存层，加快跨机器和团队成员的构建速度。
混合工作流：使用 Docker Desktop 或 CLI 在本地和远程执行之间无缝切换。
安全通信：在 Docker Desktop 和云环境之间使用加密隧道，并支持安全密钥和镜像拉取。
端口转发和绑定挂载：即使在云中运行容器，也能保持本地开发体验。
VDI 友好：在虚拟桌面环境或不支持嵌套虚拟化的系统中使用 Docker Offload。

为何使用 Docker Offload？

Docker Offload 旨在支持在本地和云环境之间工作的现代开发团队。它能帮助您：

将繁重的构建和运行任务卸载到快速、可扩展的基础设施上
加速开发和测试中的反馈循环
运行需要比本地设置提供更多资源的容器
通过即时访问 GPU 驱动的环境来构建和运行 AI 应用
使用 Docker Compose 管理需要云资源的复杂多服务应用
无需管理自定义基础设施即可维护一致的环境
在受限或低功耗环境（如 VDI）中高效开发

Docker Offload 是高效率开发工作流的理想选择，这些工作流既需要云的灵活性，又不想牺牲本地工具的简便性。

Docker Offload 的工作原理

Docker Offload 通过将 Docker Desktop 连接到安全的专用云资源，替代了在本地构建或运行容器的需求。

使用 Docker Offload 进行构建

当您使用 Docker Offload 进行构建时，`docker buildx build` 命令会将构建请求发送到云端的远程 BuildKit 实例，而不是在本地执行。您的工作流程保持不变，只是执行环境发生了变化。

构建在由 Docker 配置和管理的基础设施上运行

每个云构建器都是一个独立的 Amazon EC2 实例，拥有自己的 EBS 卷
远程构建器使用共享缓存来加速跨机器和团队成员的构建
构建结果在传输过程中被加密，并发送到您指定的目标（如注册表或本地镜像存储）

Docker Offload 自动管理构建器的生命周期。无需配置或维护基础设施。

注意
Docker Offload 构建器目前托管在美国东部地区。其他地区的用户可能会遇到延迟增加的情况。

使用 Docker Offload 运行容器

当您使用 Docker Offload 运行容器时，Docker Desktop 会创建一个到云端运行的 Docker 守护进程的安全 SSH 隧道。您的容器完全在那个远程环境中启动和管理。

以下是工作流程：

Docker Desktop 连接到云并触发容器创建。
Docker Offload 拉取所需的镜像并在云端启动容器。
在容器运行时，连接保持打开状态。
当容器停止运行时，环境会自动关闭并清理。

这种设置避免了在本地运行容器的开销，即使在低功耗机器上也能实现快速、可靠的容器运行，包括那些不支持嵌套虚拟化的机器。这使得 Docker Offload 非常适合使用虚拟桌面、云托管开发机或旧硬件等环境的开发人员。

Docker Offload 还支持 GPU 加速的工作负载。需要 GPU 访问的容器可以在配置了 NVIDIA L4 GPU 的云实例上运行，以实现高效的 AI 推理、媒体处理和通用 GPU 加速。这使得诸如模型评估、图像处理和硬件加速的 CI 测试等计算密集型工作流能够在云中无缝运行。

尽管是远程运行，但绑定挂载和端口转发等功能仍然无缝工作，在 Docker Desktop 和 CLI 内部提供了类似本地的体验。

Docker Offload 为每个会话配置一个临时的云环境。当您与 Docker Desktop 交互或积极使用容器时，该环境保持活动状态。如果大约 5 分钟内未检测到任何活动，会话将自动关闭。这包括该环境中的任何容器、镜像或卷，它们在会话结束时都将被删除。

接下来做什么

通过遵循 Docker Offload 快速入门，亲身体验 Docker Offload。