AI/ML
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Docker Model Runnerを使用したAIチューターのプロトタイピング
Model Runner でコンテキストの切り替えを減らし、開発エクスペリエンスを向上させるように設計されたこの概念実証プロジェクトで、AI チューターを構築するインスピレーションを得てください。
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Docker デスクトップ 4.44:よりスマートなAIモデリング、プラットフォームの安定性、合理化されたKubernetesワークフロー
Docker Desktop 4で。44、信頼性の向上、より厳密な AI モデリング制御、簡素化されたツール統合を提供しているため、自信を持って構築できます。
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GPT-5 の発売はAIインターネットを壊した(そして良い意味ではなかった)
GPT-5 が発売されたとき、AIアプリは一夜にして壊れました。なぜそれが起こったのか、そしてモデルや API の突然の変更に耐える回復力のある AI システムを構築する方法を学びましょう。
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Tooling ≠ Glue: AI ワークフローの変更が依然としてガムテープのように感じられる理由
AI ツールの断片化された状況がワークフローの不安定にどのように寄与しているか、また、構成可能で交換可能な AI インフラストラクチャに移行する方法を探ります。
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Remocal モデルと実行最小モデル: 適切なサイズのモデルが API のやりすぎに勝る理由
適切なサイズの AI を使用して、コストを削減し、レイテンシーを短縮し、より迅速に構築します。Remocal と Minimum Viable Models が実用的な AI 開発の未来である理由をご覧ください。
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Koog と Docker を使用したレシピ AI エージェントの構築
人気のある Docker AI ツールを使用して、ラタトゥイユのレシピに特化した小さな Koog エージェントを作成する方法を調べてください。
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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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