Docker是一个开源的容器化平台，可以帮助简化机器学习工作流。通过使用Docker，可以创建一个独立的容器，其中包含了所有需要的依赖项和环境设置，从而避免在不同机器上进行繁琐的配置和安装操作。

以下是借助Docker简化机器学习工作流的几种方式：

创建容器化的开发环境：可以将所有的开发工具、库和依赖项打包到一个Docker容器中，开发人员可以在任何地方运行相同的环境，从而避免了环境配置的问题。

搭建模型训练环境：在Docker容器中安装深度学习框架如TensorFlow、PyTorch等，可以方便地搭建模型训练环境，并且可以快速部署到不同的服务器或云平台上。

分布式训练：通过Docker容器，可以很容易地搭建分布式训练环境，将训练任务分发到不同的节点上进行并行计算，提高训练效率。

模型部署：将训练好的模型打包到Docker容器中，可以方便地部署到生产环境中，确保模型在不同环境中的一致性。

总的来说，借助Docker可以简化机器学习工作流程，提高开发效率，降低部署成本，使机器学习项目更加灵活和可靠。