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Docker による人工知能と機械学習

AI/ML 開発ワークフローの簡略化と加速
Docker を使ってみる

AI/ML の加速

AI and ML are now part of many applications and add to the complexity of the development environment. Gartner indicates that 90% of applications will contain AI/ML by 2027. Docker removes repetitive, mundane configuration tasks and is used throughout the development lifecycle for fast, easy, and portable application development. With Docker, AI/ML developers spend less time on environment setup and more time coding.
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AI-ML

より迅速で安全な AI/ML 開発

コーディング時間の短縮

10年以上にわたり、開発者は開発環境セットアップとデプロイを加速するために Docker を利用してきました。最新の AI/ML アプリケーションは複雑ですが、Docker を使えば、開発者は時間を節約してイノベーションを加速することができます。

何百もの AI/ML モデルとイメージ

Docker Hub では、数百もの AI/ML イメージが利用可能です。PyTorch、Tensorflow、Jupyter などの業界をリードする AI/ML ツールからの検証済みイメージは、AI/ML の実践者にとって強力な出発点となる、信頼できるテスト済みのコンテンツを提供します。

再生可能性

AI/ML モデルで正確な結果を得るには、一貫性のあるセットアップとデプロイが必要です。Docker を使用すると、チームは各デプロイで確実にモデルと同じ環境を作成できます。

デフォルトで安全

信頼できるコンテンツや、強化された分離、レジストリへのアクセス管理、Docker Scout はすべて、開発者チームに安全な環境を提供するために機能します。

Docker Hub の注目の AI/ML リポジトリ

Docker-Hub-Logo

Docker Hub の AI/ML

Docker Hub is home to thousands of AI/ML images for most AI/ML models. With Docker Hub, developers can find and rapidly deploy environments in a consistent and secure fashion.

Docker Hub is a collaboration tool as well as a marketplace for community developers, open source contributors, and independent software vendors (ISVs) to distribute their code publicly.

Hub にアクセス

Hugging Face ロゴ

Hugging Face

With Docker and Hugging Face, developers can launch and deploy complex ML apps in minutes. With the support for Docker on Hugging Face Spaces, you can create custom apps by simply writing a Dockerfile.
Spaces also come with pre-defined templates of popular open source projects for members who want to get their end-to-end project on production in just a few clicks.

Docker Hub is a collaboration tool as well as a marketplace for community developers, open source contributors, and independent software vendors (ISVs) to distribute their code publicly.

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Datastax ロゴ

DataStax

Docker and Kaskada give ML practitioners a declarative language designed specifically for the problem at hand.

Docker provides a reproducible development environment and an ecosystem of tools. Kaskada enables sharing of machine learning ‘features as code’ throughout the ML lifecycle — from training models locally to maintaining real-time features in production.

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