近日，Docker 首席技术官在 DockerCon 上宣布推出两种新的人工智能解决方案。

其中一个是帮助开发人员开始创建自己的 AI 应用程序的生成式 AI 堆栈，另一个是旨在帮助开发人员部署和优化 Docker 本身的 Docker AI。

这是第一个针对已经存在的应用产品提供的AI产品，该产品本身经常用于构建流行的人工智能工具，例如Hugging Face和 Replicate。

Docker 首席执行官Scott Johnston表示，许多人将接口作为Docker 容器公开给他们的社区，并要求他们的社区将模型作为Docker 容器镜像提交到他们的服务。

“容器镜像就是所谓的不可变，这意味着它们是可被复制的。当你进行建模、科学研究和科学分析时，无论同事是谁，无论情况如何，你会希望能够重现结果。因此，容器镜像不可变这一事实，确定对此有所帮助。”

他说，Docker 多年来一直与这些上游社区合作，为AI/ML活动与应用程序提供可信的镜像。

“随着人们对这一类别兴趣的增加，过去几年我们看到下载量猛增。我们看到社区下载这些内容，进行自我的调整，然后将它们再次打包为 Docker 容器，并通过 Hub 相互共享。”

这里的 Hub 是 Docker 的Docker 镜像的公共注册服务，目前有超过 500 张人工智能图像通过 Hub 共享。

对社区问题的回答

Docker 社区的开发者询问人们如何开始使用 AI/ML 技术。Johnston 针对此问题做了以下回答：

“我们从开发者社区听到很多这样的问题，我该如何开始？我可以使用什么技术？这些使用安全吗？

在 DockerCon 周三的主题演讲中，Docker 通过宣布推出GenAI Stack来回答了这个问题。GenAI Stack （通用人工智能技术堆栈）结合了 Docker 以及合作伙伴Neo4j、LangChain和Llama的技术和工具。它是一个预先配置好的解决方案。Llama 提供大型语言模型，Neo4j 提供矢量和图形数据库，以及 LangChain 提供的人工智能框架。

我们定义了一个 GenAI 堆栈，用于解决生成式 AI 中最常见的用例，将这些技术打包为 Docker 容器，然后将 Docker Compose 放在其中。人们不必再去寻找比特或字节，他们也不必费力将其拼凑在一起，也不必再去费心配置它。它准备的刚刚好，可以立即出发。”

他接着补充说，开发者可以在五分钟内开始工作，查看他们工作的效果，并从那里进行持续迭代。

一个可以成长的产品

周三推出的第二个产品是 Docker AI。这是一个旨在协助使用 Docker 的生成式机器人，它接受了 Docker 的 Compose 文件以及来自 Docker 产品和工具的错误库的训练，但不涉及客户数据。

Copilot和类似的代码完成 AI 可以处理应用程序的 10% 或 15%，但应用程序通常还利用数据库、Web 服务器、前端和基础映像。

他说，剩下的比例是 Docker 发挥的作用，通过提供容器映像和Docker Compose 文件来围绕源代码定义应用程序部分，也就是说 Docker AI 通过解决最后 85-90% 的问题来补充代码完成的人工智能。

“Docker 已经提供容器镜像、Docker 文件和 Compose 文件来围绕源代码定义应用程序的其余部分。这为我们提供了一个绝佳的机会，用人工智能来补充副驾驶和开发人员，解决我们正在讨论的 85% 的问题。”

他补充说，人工智能旨在集成到开发人员工作流程中，帮助人们解决可能导致他们无法正常工作的问题或错误，并且它与Visual Studio Code和JetBrain的Web开发环境集成。

“你可以把它想象成什么呢？它不是人类的替代品，而是人类的机甲套装。我们希望让它们保持流动状态，让它们不断地迭代、构建和发展，而不让它们跳到某个可能不可靠的第三方。”

当前，开发者可以通过Docker 早期访问计划来使用这个 AI 助手。