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

AI/ML の加速

AI と ML は現在、多くのアプリケーションの一部となっており、開発環境をさらに複雑にしています。ガートナーは、2027年までにアプリケーションの 90% が AI/ML を搭載するようになると指摘しています。

Docker は反復的で退屈な構成タスクを取り除きます。開発ライフサイクル全体を通じて Docker を使用することで、速く簡単に、ポータブルなアプリケーションを開発できるようになります。また、AI/ML 開発者は環境セットアップに費やす時間を減らし、コーディングに多くの時間を割くことができます。

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。

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。

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。

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 には、ほとんどの AI/ML モデル用の数千の AI/ML イメージがあります。Docker Hub を使用すると、開発者は一貫性があり安全な方法で環境を見つけて迅速にデプロイできます。

Docker Hub は、コラボレーションツールであると同時に、コミュニティ開発者、オープンソースのコントリビューター、独立系ソフトウェアベンダー (ISV) がコードを公開配布するためのマーケットプレイスでもあります。

Docker と Hugging Face を使用すると、開発者は複雑な ML アプリを数分で公開してデプロイできます。Hugging Face Spaces での Docker のサポートにより、Dockerfile を記述するだけでカスタムアプリを作成できます。

Spaces には、人気のあるオープンソースプロジェクトの事前定義されたテンプレートも付属しているので、メンバーは数回クリックするだけでエンドツーエンドのプロジェクトを本番環境に導入できます。

Docker と Kaskada は、ML の実践者に、目の前の問題を解決するために特別に設計された宣言型言語を提供します。

Docker は、再現可能な開発環境とツールのエコシステムを提供します。Kaskada を使用すると、ローカル環境でのモデルのトレーニングから本番環境でのリアルタイム機能の維持管理まで、ML ライフサイクル全体を通じて機械学習の「コードとしての機能」を共有できます。