使用 Docker 进行人工智能和机器学习

简化和加速您的 AI/ML 开发工作流程

AI/ML 加速

AI 和 ML 现在已成为许多应用程序的一部分，并增加了开发环境的复杂性。Gartner 指出，到 2027 年，90% 的应用程序将包含 AI/ML。

Docker 消除了重复的、单调的配置任务，并用于整个开发生命周期，以实现快速、轻松和可移植的应用程序开发。使用 Docker，AI/ML 开发人员可以减少在环境设置上花费的时间，并将更多时间投入到编码上。

十多年来，开发人员一直依靠 Docker 来加速其开发环境的设置和部署。现代 AI/ML 应用程序很复杂，Docker 为开发人员节省了时间，从而加速了创新。

Docker Hub 上提供了数百个 AI/ML 镜像。来自行业领先的 AI/ML 工具（如 PyTorch、Tensorflow 和 Jupyter）的经过验证的镜像提供了可靠且经过测试的内容，确保为 AI/ML 从业人员提供强大的起点。

AI/ML 模型需要一致的设置和部署才能产生准确的结果。Docker 允许团队确保其模型和环境在每次部署中都相同。

可信内容、增强的隔离、注册表访问管理和 Docker Scout 共同为开发团队提供安全的环境。

Docker Hub 是数千个适用于大多数 AI/ML 模型的 AI/ML 镜像的所在地。使用 Docker Hub，开发人员可以以一致且安全的方式查找和快速部署环境。

Docker Hub 既是协作工具，也是社区开发人员、开源贡献者和独立软件供应商 (ISV) 公开分发其代码的市场。

借助 Docker 和 Hugging Face，开发人员可以在几分钟内启动和部署复杂的 ML 应用程序。凭借对 Hugging Face Spaces 上 Docker 的支持，您只需编写一个 Dockerfile 即可创建自定义应用程序。

对于希望在点击几下即可将端到端项目投入生产的成员，Spaces 还提供流行开源项目的预定义模板。

Docker 和 Kaskada 为 ML 从业人员提供了一种专门针对手头问题设计的声明式语言。

Docker 提供可重复的开发环境和工具生态系统。Kaskada 支持在整个 ML 生命周期中共享“代码即特性”的机器学习——从本地训练模型到在生产环境中维护实时特性。