Docker Offload 入门

由 Mux 主办的 DEV 全球展示挑战赛：展示你的项目！

作为一名 Docker 队长，我测试过很多功能，但这个功能尤其出色。Docker Offload 让您可以在云端运行构建和容器，而无需离开您熟悉的工作流程。

Docker Offload刚刚在 2025 年世界大会上发布，它将云执行引入到您的本地开发流程中。

无论您是在构建 AI 模型、运行计算密集型工作负载，还是只是厌倦了风扇全速运转，这都适合您。

💡 为什么选择 Docker Offload？

如果你正在开展大型项目，但当地资源有限，你可能已经体会过这种痛苦：

• 缓慢的建造时间
• 无法在本地运行 GPU 工作负载
• 团队内部开发环境不一致

……而且谁都不希望那样。

Docker Offload 解决了所有这些问题。您可以使用熟悉的 Docker CLI 和 Docker Desktop 体验，访问高性能的云基础设施。

🚀 主要特点

• 云构建和运行无需更改您的任何设置
• 开箱即用的GPU支持（NVIDIA L4）
• 只需一条命令即可启动：docker offload start
• 免费试用时长包含
• 可与 Docker Compose 和模型运行器配合使用

🧪 入门指南

您需要 Docker Desktop 4.43 或更高版本。您也可以参考Docker Offload 快速入门指南，但简而言之，就是：

1. 登录 Docker Desktop
2. 开始卸载：

docker offload start

1. 选择您的帐户，并根据需要启用 GPU。
2. 运行容器进行测试：

docker run --rm hello-world

或者对于GPU：

docker run --rm --gpus all hello-world

结束会话：

docker offload stop

🧠 这为什么意义重大

如果你使用的是性能不足的笔记本电脑：现在你可以运行 LLM、大型构建和高负载服务，而不会导致笔记本电脑崩溃。

如果您的团队使用混合硬件：借助 Docker Offload，每个人都能获得一致、快速的环境。

如果您正在构建代理应用程序或运行 CI 作业：这将使本地 + 云混合开发真正发挥作用。

💡 Docker Offload 的用途

Docker Offload 将云端的强大功能引入到您的本地 Docker 工作流程中。以下是一些您可以立即执行的操作：

• 通过将 Docker 构建卸载到远程云机器并使用智能缓存来加快容器构建速度

• 使用 NVIDIA L4 GPU 运行 GPU 密集型应用程序，例如机器学习管道、视频处理或 LLM 推理。

• 使用 Docker Compose，您可以像在本地一样在云端快速启动全栈应用程序。

• 在低功耗机器或虚拟桌面上进行开发，无需担心性能限制

• 无需搭建任何基础设施，即可运行 Jupyter Lab、Hugging Face Transformers 或多智能体系统等 AI 演示。

• 无论团队成员使用何种硬件，都可以共享同一个云环境。

• 无需特殊设置，无需管理基础设施，只需使用您已熟悉的工具，即可实现更快、更流畅的开发。

🧵 结语

Docker Offload 让每个人都能更轻松地进行严肃的开发工作，无论你是单打独斗还是团队协作。你保留了本地工作流程，但你的容器却运行在不会因压力过大而崩溃的机器上。

您也可以在这里查看价格详情。

试试看，然后在评论区告诉我你的想法！