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适用于代理构建者的 Docker AI：模型、工具和云卸载
本文探讨了五种基础架构模式，这些模式使 Docker 成为构建强大、自主的 AI 应用程序的强大基础。
来源:KDnuggetsDocker 的价值
构建自主人工智能系统不再只是促进大型语言模型的发展。现代代理协调多个模型、调用外部工具、管理内存并跨异构计算环境进行扩展。决定成功的不仅是模型质量，还有基础设施设计。
Agentic Docker 代表了我们对该基础设施的看法发生了转变。 Docker 不再将容器视为打包后的想法，而是成为代理系统的可组合骨干。模型、工具服务器、GPU 资源和应用程序逻辑都可以作为统一堆栈进行声明式定义、版本控制和部署。其结果是便携式、可复制的人工智能系统，从本地开发到云生产，其行为始终如一。
本文探讨了五种基础架构模式，这些模式使 Docker 成为构建强大、自主的 AI 应用程序的强大基础。
1. Docker Model Runner：您的本地网关
Docker Model Runner (DMR) 非常适合实验。 DMR 没有为每个模型配置单独的推理服务器，而是提供了一个统一的、与 OpenAI 兼容的应用程序编程接口 (API) 来运行直接从 Docker Hub 拉取的模型。您可以在本地使用强大的 20B 参数模型构建代理原型，然后切换到更轻、更快的模型进行生产 - 所有这些都只需更改代码中的模型名称即可。它将大型语言模型 (LLM) 转变为标准化、可移植的组件。
基本用法：
# 从 Docker Hub 拉取模型