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Documentation Index

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Este módulo enseña Docker a través de 8 ejemplos prácticos y progresivos: desde un contenedor “hello world” hasta builds multietapa con esbuild, volúmenes persistentes, Docker Compose con bases de datos y la ejecución de modelos de IA locales con Docker Model Runner. Cada ejemplo está diseñado para añadir un concepto nuevo sobre el anterior.

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Lo que aprenderás

  • Sintaxis de Dockerfile: FROM, WORKDIR, COPY, RUN, EXPOSE, USER, CMD
  • Selección de imágenes base (Alpine, slim, distroless)
  • Cómo funcionan las capas de imagen y por qué el orden importa para el caché
  • Uso de .dockerignore para excluir ficheros innecesarios
  • Optimización de builds con BuildKit cache (--mount=type=cache)
  • Multi-stage builds: compilar en una etapa y ejecutar en otra más pequeña
  • Volúmenes para persistir datos entre reinicios del contenedor
  • Orquestar servicios con Docker Compose
  • Ejecutar modelos de lenguaje localmente con Docker Model Runner

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Los 8 Ejemplos

00-por-que

Por qué usar Docker — Demuestra el problema clásico de “funciona en mi máquina” con una app Node.js que depende de la versión del entorno.

01-hola-docker

Primer contenedor — Imagen Alpine mínima con un simple CMD ["echo", "Hola Docker"]. Introduce los conceptos de imagen y contenedor.

02-node-web

App Node.js básica — Servidor Express en contenedor con node:26-alpine. Cubre COPY, RUN npm install, EXPOSE y USER node.

02b-node-web

BuildKit y cache — Usa --mount=type=bind y --mount=type=cache para acelerar builds. Instala solo dependencias de producción con npm ci --omit=dev.

03-multi-stage

Build multietapa — Compila el código con esbuild en la etapa builder y copia solo el dist/ a la imagen final runner, sin devDependencies.

04-volumes

Volúmenes — Contador de visitas persistido en un archivo del sistema de ficheros. Demuestra la diferencia entre datos efímeros y volúmenes montados.

05-ia

IA Local — Microservicio Flask que se conecta a Docker Model Runner para responder preguntas usando el modelo ai/smollm2 (~256 MB), sin APIs externas.

06-compose

Docker Compose — App Node.js + base de datos PostgreSQL definidas como servicios. Introduce depends_on, secrets y volúmenes nombrados.
El ejemplo 07-vercel incluye un Dockerfile.vercel para desplegar una app Go en Vercel Fluid Compute, que detecta automáticamente el Dockerfile en la raíz del proyecto.

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Ejemplo: Multi-Stage Build

El multi-stage build es una de las técnicas más importantes para producir imágenes pequeñas y seguras. La etapa builder compila el código; la etapa runner solo contiene lo necesario para ejecutarlo. 
# etapa 1: Builder (fase de compilación)
FROM node:22-alpine AS builder

WORKDIR /app

COPY package*.json .

RUN npm ci

COPY . .

RUN npm run build

# etapa 2: Runtime (fase de ejecución)
FROM node:22-alpine AS runner

WORKDIR /app

ENV NODE_ENV=production

COPY --from=builder /app/dist ./dist

EXPOSE 3000

USER node

CMD ["node", "dist/server.js"]

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¿Por qué usar multi-stage?

Imagen simpleMulti-stage
Contiene devDeps✅ Sí❌ No
Contiene código fuente✅ Sí❌ No
TamañoGrandePequeño
Superficie de ataqueMayorMenor
La directiva COPY --from=builder copia artefactos de una etapa anterior sin necesidad de instalar herramientas de build en la imagen final.

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Ejemplo: BuildKit y Cache (02b-node-web)

# syntax=docker/dockerfile:1

ARG NODE_VERSION=26

FROM node:${NODE_VERSION}-alpine

ENV NODE_ENV production

WORKDIR /usr/src/app

# Bind mounts + cache mount para npm: no copia package.json a la imagen,
# solo lo usa para instalar. El caché de /root/.npm persiste entre builds.
RUN --mount=type=bind,source=package.json,target=package.json \
    --mount=type=bind,source=package-lock.json,target=package-lock.json \
    --mount=type=cache,target=/root/.npm \
    npm ci --omit=dev

USER node

COPY . .

EXPOSE 3000

CMD npm start
02b-node-web/compose.yaml
services:
  server:
    build:
      context: .
    environment:
      NODE_ENV: production
    ports:
      - 3000:3000
El --mount=type=cache,target=/root/.npm le dice a BuildKit que mantenga el caché de npm entre builds, de modo que npm ci no descarga los paquetes desde internet en cada reconstrucción.

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IA Local con Docker Model Runner

El ejemplo 05-ia/ levanta un microservicio Flask (Python) que reenvía las peticiones a la API local de Docker Model Runner, conectando con el modelo ai/smollm2 que corre directamente en tu hardware (Metal/CUDA). 
FROM python:3.12-slim

WORKDIR /app

COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

COPY app.py .

EXPOSE 5000

CMD ["python", "app.py"]
1

Descargar el modelo en el host

docker model pull ai/smollm2
Descarga el modelo (~256 MB) de Docker Hub directamente a tu máquina. Solo necesitas hacerlo una vez.
2

Verificar que el modelo está disponible

docker model run ai/smollm2
3

Levantar el contenedor Flask

cd 10-docker/05-ia
docker compose up -d --build
El contenedor expone el puerto 5002 del host mapeado al 5000 interno. Internamente se conecta a http://model-runner.docker.internal/v1/.
4

Hacer una consulta

curl "http://localhost:5002/ask?q=What+is+a+container+in+one+sentence"
Recibirás una respuesta JSON con la respuesta del modelo procesada de forma completamente offline.
5

Detener el contenedor

docker compose down
Docker Model Runner requiere Docker Desktop versión 2026 o posterior. Es necesario tenerlo instalado y en ejecución para que el DNS interno model-runner.docker.internal resuelva correctamente desde dentro del contenedor.

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Comandos Docker Esenciales

# Construir una imagen desde el Dockerfile del directorio actual
docker build -t nombre-imagen .

# Construir con un Dockerfile específico
docker build -f Dockerfile.vercel -t web-vercel .

# Ejecutar un contenedor mapeando puertos
docker run -p 3000:3000 nombre-imagen

# Ejecutar en segundo plano (detached)
docker run -d -p 3000:3000 nombre-imagen

# Ver contenedores en ejecución
docker ps

# Ver logs de un contenedor
docker logs <container-id>

# Detener un contenedor
docker stop <container-id>

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Resumen de Dockerfiles del Módulo

EjemploBase imageTécnica principal
00-por-quenode:22-alpineProblema del entorno
01-hola-dockeralpineCMD echo básico
02-node-webnode:26-alpineApp Express básica
02b-node-webnode:26-alpineBuildKit cache mounts
03-multi-stagenode:22-alpine (x2)Builder + Runner
04-volumesnode:22-alpinePersistencia en fichero
05-iapython:3.12-slimDocker Model Runner
06-composenode:22-alpineCompose + PostgreSQL
07-vercelgolang:1.24-alpine (x2)Multi-stage + Vercel Fluid

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