Docker Hub 目錄

Docker Hub 目錄是你首選的受信任、可立即使用的容器映象和資源集合,專為滿足特定開發需求而定製。它們讓你更輕鬆地找到高質量、預先驗證的內容,以便你可以快速構建、部署和自信地管理你的應用程式。Docker Hub 中的目錄

  • 簡化內容發現:結構化和精選的內容使你可以輕鬆找到針對特定領域或技術定製的工具和資源。
  • 降低複雜性:經過 Docker 及其合作伙伴驗證的受信任資源可確保安全性、可靠性並遵循最佳實踐。
  • 加速開發:無需進行大量研究或設定,即可快速將高階功能整合到你的應用程式中。

生成式 AI 目錄是 Docker Hub 中的第一個目錄,提供專門用於 AI 開發的內容。

生成式 AI 目錄

生成式 AI 目錄 讓你輕鬆探索 AI 功能並將其新增到你的應用程式中。憑藉受信任、可立即使用的內容和全面的文件,你可以跳過篩選無數工具和配置的麻煩。相反,將時間和精力集中在建立創新的 AI 驅動應用程式上。

生成式 AI 目錄提供了廣泛的受信任內容,按關鍵領域組織,以支援多樣化的 AI 開發需求

  • 演示:隨時可部署的示例,展示生成式 AI 能力。這些演示提供了一種親身體驗 AI 工具和框架的方式,使其更容易理解如何將它們整合到實際應用中。
  • 模型上下文協議 (MCP) 伺服器:MCP 伺服器提供了可跨客戶端使用的可重用工具集,例如 Claude Desktop。
  • 模型:用於文字生成、自然語言處理 (NLP) 和對話式 AI 等任務的預訓練 AI 模型。這些模型為 AI 應用程式提供了基礎,而無需開發者從頭開始訓練模型。
  • 應用程式和端到端平臺:簡化 AI 應用程式開發的綜合平臺和工具,包括低程式碼解決方案以及用於構建多智慧體和檢索增強生成 (RAG) 應用程式的框架。
  • 模型部署和服務:使開發者能夠在生產環境中高效部署和服務 AI 模型的工具和框架。這些資源包括為 GPU 和其他專用硬體預配置的堆疊,確保在規模化場景下的效能。
  • 編排:用於管理複雜 AI 工作流程的解決方案,例如工作流程引擎、大型語言模型 (LLM) 應用程式框架和生命週期管理工具,有助於簡化開發和運營。
  • 機器學習框架:流行的框架,如 TensorFlow 和 PyTorch,提供了建立、訓練和微調機器學習模型的構建塊。
  • 資料庫:針對 AI 工作負載最佳化的資料庫,包括用於相似性搜尋的向量資料庫、用於分析的時序資料庫以及用於處理非結構化資料的 NoSQL 解決方案。

注意

對於釋出者,請聯絡我們以加入生成式 AI 目錄。

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