只用一台vm ubuntu搭建一个基于docker的机器学习平台，在里面可以实现常见的神经网络的开发等，要求这是一个分布式的环境（至少有3台docker），即每次都要在这几台docker里分配任务

要在一台Ubuntu虚拟机中搭建一个基于Docker的分布式机器学习平台，您可以按照以下步骤进行：

1. 安装Docker和Docker Compose

在Ubuntu虚拟机中安装Docker和Docker Compose。您可以使用以下命令来安装：

   $ sudo apt-get update
   $ sudo apt-get install docker.io
   $ sudo systemctl start docker
   $ sudo systemctl enable docker
   $ sudo usermod -aG docker $USER
   $ docker --version

然后安装Docker Compose：

   $ sudo apt-get install docker-compose
   $ docker-compose --version

2. 创建Docker镜像

您需要为机器学习平台创建一个基础镜像。可以使用Dockerfile来构建镜像，其中包括所需的软件和库。例如，您可以在Dockerfile中添加以下内容：

   FROM ubuntu:latest
   RUN apt-get update && apt-get install -y python python-pip python-dev build-essential libssl-dev libffi-dev
   RUN pip install --upgrade pip
   RUN pip install tensorflow keras

然后在Dockerfile所在的目录中运行以下命令来构建镜像：

   $ docker build -t ml-platform:latest .

3. 创建Docker Compose文件

您需要创建一个Docker Compose文件来定义整个分布式环境，例如：

   version: '3'
   services:
     worker1:
       image: ml-platform
       command: python worker.py
       volumes:
         - ./worker1:/app
       environment:
         - MASTER_HOST=127.0.0.1
     worker2:
       image: ml-platform
       command: python worker.py
       volumes:
         - ./worker2:/app
       environment:
         - MASTER_HOST=127.0.0.1
     worker3:
       image: ml-platform
       command: python worker.py
       volumes:
         - ./worker3:/app
       environment:
         - MASTER_HOST=127.0.0.1
     master:
       image: ml-platform
       command: python master.py
       volumes:
         - ./master:/app
       ports:
         - "5000:5000"

您需要将worker.py和master.py上传到相应的目录中。

4. 启动分布式环境

在Ubuntu虚拟机上，使用以下命令启动Docker Compose：

   $ docker-compose up -d

这将启动所有容器，并将它们连接到同一个网络中。现在，您可以使用端口5000来访问master节点，并将任务分配给worker节点。

以上就是在一台Ubuntu虚拟机中搭建一个基于Docker的分布式机器学习平台的基本步骤。当然，由于所有节点都在同一台虚拟机中，因此性能可能受到限制。如果您需要更高的性能，可以考虑使用多台虚拟机来实现分布式环境。