AI 應用一瞬間：不用 Docker 也能部署到 GPU — Runpod 的 Dean Quiñanola

Runpod 的 staff engineer Dean Quiñanola 指出，標準的 serverless AI 部署迴圈——寫程式、建 Dockerfile、把映像檔推到 Docker Hub、執行，失敗就再來一遍——每迭代一次大約要花 15 分鐘，這正是 ML 工程師與實驗之間最大的障礙。他提出的解法 Runpod Flash 直接把 Docker 從流程中拿掉：開發者寫 Python，用 flash dev 透過本機 FastAPI 介面，對一個真正由 GPU 支撐的 serverless endpoint 測試，再用 flash deploy 把同一份程式碼送上正式環境。