AI/ML
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生成 AI とエージェント AI: 開発者が知っておくべきこと
GenAI と Agentic AI の主な違いと、Docker が開発者がエージェント AI アプリを構築できるようにする方法について説明します。
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ローカルAIを一緒に動かす:抱きしめ合う顔のDockerモデルランナー
開発者は、Docker Model Runner をローカル推論エンジンとして使用して、Hugging Face!
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AI を活用したテスト: Docker Model Runner と Microcks を使用した動的モック API
Docker Model Runner と Microcks を使用してテストするための AI 拡張モック API を作成する方法を学びます。動的で現実的なテストデータをローカルに生成し、開発サイクルを短縮します。
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Spring AI と Docker Model Runner を使用した Java での GenAI アプリの構築
Spring AI、Docker Model Runner、Testcontainers を使用して、Java で GenAI アプリを構築します。このステップバイステップガイドに従って開始します。
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Docker が Compose をエージェント時代にもたらす: AI エージェントの構築が簡単になりました
Docker Compose と Docker Offload を使用して、AI エージェントを定義、実行、スケーリングします。スタック全体でエージェント開発を合理化します。
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Docker MCP Gateway:エージェントAIのためのオープンソースの安全なインフラストラクチャ
Docker のオープンソース MCP Gateway を使用して、信頼できる MCP サーバーを AI エージェントに簡単かつ安全に接続できます。エージェント AI 開発を簡素化する方法をご覧ください。
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Docker Hub MCP Server のご紹介: コンテナ イメージを検出、検査、管理する新しい方法
Docker Hub MCP Serverを使用してAIワークフローを強化し、よりスマートなコンテナイメージの検出と自然言語リポジトリ管理を実現します。
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MCP サーバーの構築、テスト、パッケージ化に関する 5 つのベスト プラクティス
これらの 5 ベストプラクティスを使用して、安全でスケーラブルなMCPサーバーを設計します。エージェントのユースケースをテスト、パッケージ化、最適化する方法を学びます。
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