隨著云計算技術的快速發展，容器化技術(Docker)也越來越受到關注。

在機器學習領域，模型的更新通常需要重新部署整個應用，這會影響應用的穩定性以及使用者的體驗。但是，使用Docker容器可以輕松地實現在線更新模型，同時保證應用的可靠性和穩定性。

# Dockerfile示例
FROM python:3.6-slim
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
COPY . .
EXPOSE 5000
CMD [ "python", "./app.py" ]

在Dockerfile中，首先定義了基礎鏡像及工作目錄，接著安裝應用所需的依賴，再將應用程序復制到鏡像中。最后，暴露應用的端口并啟動應用程序。

當需要更新模型時，只需要運行以下命令：

# 更新應用程序代碼
COPY ./new_model.py .
# 構建新鏡像
docker build -t myapp:new_model .
# 停止舊容器、啟動新容器
docker stop myapp
docker rm myapp
docker run -d --name myapp -p 5000:5000 myapp:new_model

以上命令先復制新的模型文件到程序目錄下，并使用Dockerfile構建新的鏡像。接著停止并刪除舊的容器，并使用新的鏡像啟動一個新容器，使其監聽5000端口。

使用Docker容器可以實現快速、簡便的在線模型更新，大大提升了應用的靈活性和可擴展性。此外，Docker容器的隔離性也能有效保護系統的安全性。