本文讲解了Linux下Java开发的全流程，从环境搭建、本地开发、容器化改造到性能调优与团队协作，指出Linux环境可降低部署运维成本，容器化是当前主流实践，合理优化JVM参数可大幅提升应用稳定性，同时对比了本地开发与容器化开发的成本差异，结合权威行业报告给出了可落地的实战指南。

本文围绕Java工程打Docker镜像全流程展开，梳理了核心原理、主流构建方案对比、标准化Dockerfile编写规范、多阶段构建最佳实践、镜像优化与安全加固方法、CI/CD集成流程以及常见问题解决方案。指出分层构建可降低80%镜像体积，多阶段构建是当前主流方案，同时引用权威报告说明镜像安全扫描能将风险降低九成以上，帮助开发者打造合规高效的生产级Docker镜像。

将已部署的大模型制作成镜像的关键在于以OCI容器镜像为标准，选定适配的CUDA/ROCm基础镜像与推理框架，明确权重打包策略（内置、启动拉取或独立OCI工件），并通过多阶段构建、SBOM、签名与版本治理实现可复现与合规发布。结合企业私有Registry与多云/离线分发能力，可在Kubernetes稳定扩缩容并保障性能与安全，同时以解耦的服务镜像+权重工件模式为未来的Serverless GPU与供应链治理预留空间。

在不同机器搭建相同的 Python 环境，需要把版本、依赖树与平台差异全部收敛：在虚拟环境中使用锁文件或 constraints 固定版本并启用哈希校验，结合离线 wheels 与稳定索引源；对二进制依赖多的场景可用 Conda/conda-lock；对应用可采用 Poetry/Pipenv 的锁文件；在高一致性要求下用 Docker 固定基础镜像摘要并在 CI 做全量重建与验证；将这些规范与命令纳入项目协作与流程管理可形成长期可复现能力。

本文给出低代码平台上选择Kubernetes的7项检查清单：明确SLA边界、打通镜像与CI/CD、实现多可用区与多集群高可用、标准化网络与服务网格、完善存储与备份有状态能力、构建供应链到运行时的安全与合规闭环，以及以可观测与弹性策略优化成本与可移植性。建议采用兼容标准的托管或发行版K8s，并选用支持源码导出与多云交付的低代码平台（如网易 CodeWave），以形成声明式、可回溯、可迁移的工程体系。