AI/ML
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Docker Model Runner の紹介: GenAI モデルをローカルでビルドして実行するためのより良い方法
Docker Model Runner は、既存のワークフローから直接、AI モデルをローカルで実行およびテストするための、より高速でシンプルな方法です。
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Docker デスクトップ 4.40:LLM をローカルで実行する Model Runner、より強力な Docker AI Agent、拡張された AI Tools Catalog
Docker Desktop 4.40、GenAI アプリの開発を簡素化し、安全でスケーラブルな開発をサポートする新しいツールを導入しています。
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Docker と TensorFlow Models & TensorFlow.js を併用して Snake AI ゲームに活用
Docker で TensorFlow.js を使用して Web ブラウザーで AI/ML を実行する方法を、Snake AI ゲームの実際の例を使用して学習します。
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デスクトップ 4。39:よりスマートなAIエージェント、GAのDockerデスクトップCLI、および簡単なマルチプラットフォームビルド
Docker デスクトップ 4.39 は、MCP を備えた Docker AI エージェント、Kubernetes サポート、Docker Desktop CLI の GA、およびイメージ処理の改善により、生産性を向上させます。
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Docker デスクトップ 4.38: 新しい AI エージェント、マルチノード Kubernetes、Bake in GA
Docker デスクトップ 4.38 では、リアルタイムのヘルプを提供する Docker AI エージェントに加えて、ビルドを高速化するための Bake とテストを改善するためのマルチノード Kubernetes を提供しています。 詳細情報！
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Model Context ProtocolとDockerによるAI開発の簡素化
Model Context Protocol の使用を開始し、Docker Desktop を使用して AI 機能を試します。
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Gordon の紹介: Docker の AI エージェント
私たちは、Gordonという名前のDocker AIエージェントを作成する実験を共有し、新しいユーザーが私たちのツールや製品について学び、パワーユーザーが物事をより迅速に進めるのを助けます。
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DockerでAIとクラウドネイティブ開発の効率性を解き放つ
Docker が、一貫性のある環境を提供し、ソフトウェア開発ライフサイクル (SDLC) の早い段階で問題を検出して解決できるベスト プラクティスに基づいて構築することで、安全で効率的なアプリケーションの提供にどのように役立つかについて説明します。
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