ドッカーブログ
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Beyond Containers: llama.cpp Now Pulls GGUF Models Directly from Docker Hub
Learn how llama.cpp is using Docker Hub as a powerful, versioned, and centralized repository for your AI models.
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Build and Distribute AI Agents and Workflows with cagent
cagent is a new open-source project from Docker that makes it simple to build, run, and share AI agents, without writing a single line of code. Instead of writing code and wrangling Python versions and dependencies when creating AI agents, you define your agent’s behavior, tools, and persona in a single YAML file, making it…
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Docker and CNCF: Partnering to Power the Future of Open Source
We’re announcing an official partnership between Docker and the CNCF to strengthen the open-source ecosystem.
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Docker Model Runner の一般提供
Docker Model Runner は、開発者が最先端の機能などを備えたローカル AI モデルを管理、実行、共有するための新しい方法を提供します。
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Cerebras と Docker Compose を使用して安全な AI コーディング エージェントを構築する方法
Docker Compose、MCP Gateway、Cerebras Cloudを使用して、安全でポータブルなAIコーディングエージェントを構築する方法と、Testcontainersを使用したネットワークなしのコードサンドボックスを学習します
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MCP セキュリティ: 開発者ガイド
MCP セキュリティとは、エージェントが MCP サーバーを検出、接続、および実行する方法を管理する制御とリスクを指します。
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AI PoC成功の9つのルール:実際に出荷するデモを構築する方法
出荷するAI POCを構築します。remocalワークフローを使用し、小規模から始めて、本番環境向けの設計を行い、コストを追跡し、デモから信頼性の高い展開に移行するためにユーザーを関与させます。
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幻覚からプロンプトインジェクションまで: 実行時の AI ワークフローの保護
本番前に LLM の事故を阻止します。Docker Desktop、Docker Scout、強化されたイメージ、およびプロンプトインジェクションに対するポリシーを使用して、実行時にAIエージェントを保護します。
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