AI/ML
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JupyterLab と Docker を使用して AI/ML 開発を強化
Docker Desktop を使用して JupyterLab 4.0 をコンテナー化し、既存の環境に影響を与えずにその機能を評価する方法を示します。
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Docker Hub で AI/ML イメージに対するプル リクエストが 1 億件を超えるのはなぜですか?
DockerがAI/ML開発のための強力なツールをどのように提供するかをより詳しく見ていきます。
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ディープ ラーニング ワークフローの最適化: WSL 2 での安定した拡散と Docker の活用
WSL2 の有効化と Docker Desktop のインストールを含む、安定した拡散 WebUI Docker をセットアップする方法について説明します。
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会話型AIが簡単に:RasaとDockerを使用したチャットボットデモのゼロからの開発
Rasa と Docker を使用した会話型 AI チャットボットの構築とデプロイについて説明し、機械学習モデルのスケーラビリティ、一貫性、管理の簡素化のためのコンテナ化の重要性を強調します。
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DockerとKaskadaを使用したAI/MLのフルスタック再現性
Docker と Kaskada が機械学習の開発サイクルをどのように改善し、加速しているかをご覧ください。
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ハグフェイスのDockerスペースで機械学習アプリを簡単に構築
ハグ フェイス ハブと、その Docker スペースを使用して機械学習アプリを簡単に構築する方法について説明します。
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DockerとHugging FaceがAIの民主化に向けて提携
Hugging FaceとDockerが提携してAIを民主化し、ソフトウェアエンジニアがAIにアクセスしやすくすることを発表できることを嬉しく思います。
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Python、Streamlit、および Docker を使用して顧客離反予測モデルを開発およびデプロイする方法
顧客離れは困難ですが、私たちはそれと戦うことができます! Python、Streamlit、Docker が、解約を最小限に抑える予測モデルの構築にどのように役立つかをご覧ください。
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