ブログ | Docker

Docker を使用した LLM のローカル実行: モデルランナーのクイックスタートガイド

AIは急速に最新のアプリケーションの中核的な部分になりつつありますが、大規模言語モデル(LLM)をローカルで実行することは依然として苦痛です。適切なモデルの選択、ハードウェアの癖のナビゲート、パフォーマンスの最適化の間で、始める前に行き詰まりがちです...

VS Code と Docker をペアリングして開発プロセスを効率化する方法について、段階的な手順をご覧ください。

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。

Docker の製品スイートが、業界のリーダーとその開発チームを支援し、イノベーションの迅速化、セキュリティの維持、インパクトのある結果の提供をどのように支援しているかをご覧ください。

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。

統合テストを使用して、開発者の内部ループの早い段階で欠陥を検出する方法と、Testcontainers を使用して単体テストと同じくらい簡単に感じる方法を学びます。

新しいCEOに会い、AIツールを探索し、Docker Engine v28でコンテナを保護しましょう!

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。

Docker が開発者のオンボーディングを合理化し、組織が適切なガードレールを設定して、開発者が会社のポリシーの範囲内でイノベーションを柔軟に行えるようにする方法をご紹介します。