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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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AI モデルを Docker Hub に公開する
Model Runner の新しいコマンドと、それらが Docker Hub で独自の AI モデルを公開および共有するのにどのように役立つかについて説明します。
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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でWeaviateベクトルデータベースを使い始める方法
Weaviate を使用すると、高度な LLM アプリケーション、次のレベルの検索システム、レコメンデーションシステムなどを構築できます。 Weaviate ベクターデータベースの機能を確認し、Docker Compose を使用して Docker に Weaviate をインストールする方法を学びます。
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