本文探讨了机器学习容器镜像体积庞大（可达20-30GB）导致拉取缓慢的问题，指出瓶颈在于软件串行处理流程而非网络或硬件。通过并行分块下载和并行解压的优化方案，将拉取时间从几分钟缩短至几秒。这些改进已默认应用于EKS Auto Mode，并贡献给containerd开源项目，使整个生态系统受益。