Docker AI

Docker AI 和 GenAI 堆栈是人工智能开发的未来吗?

夏洛特-戈兹

的相关性 人工智能 (AI) 在当前软件开发中的重要性怎么强调都不为过。人工智能技术从根本上改变了应用程序的构建和运行方式。几天前,在洛杉矶举行的年度全球开发者大会 DockerCon 上,Docker 公司与其合作伙伴共同宣布了他们认为具有里程碑意义的人工智能计划。这包括 GenAI 堆栈和 Docker 有史以来第一个人工智能驱动的产品:Docker AI。

Docker AI 利用 Docker 开发人员的知识自动生成最佳实践,并为应用程序选择最新的安全镜像。Caas 是 Docker 提供的一项服务,备受赞誉的 Docker AI 就是基于这项服务。GenAI 堆栈中的应用程序使开发人员能够安全、轻松地将预配置的人工智能组件集成到他们的项目中。预训练人工智能模型的一个例子是 Konfuzio 市场该中心是创新人工智能解决方案和工具的中心枢纽。

Docker AI 软件包

除了 Docker AI 和 GenAI 堆栈之外,Docker 的人工智能软件包还包括以下内容

  • 预配置大型语言模型 (LLM)、
  • 矢量和图形数据库
  • LangChain 框架和
  • 辅助工具和代码模板

在配置 Docker 系统时,Docker AI 可为用户提供上下文便利。Docker AI 在配置 Docker 系统时为用户提供上下文便利。Docker 承诺,在这两项创新的帮助下,开发人员只需几分钟就能开始使用生成式人工智能应用。但在深入探讨细节之前,我们先为您简要介绍一下 Docker、Docker 容器、相关合作伙伴和 DockerCon。

用几句话解释有关 Docker AI 的术语

Docker AI 什么是 Docker?

Docker 公司通过其产品 Docker 提供了一个平台,可以在所谓的容器中运行应用程序。一个容器包含一个通用软件单元,它将应用程序的全部代码和所有相关要求结合在一起。这样,应用程序就能在不同的计算机环境中快速、可靠地运行。最近,Docker 发生了一些变化,包括集成 Kubernetes 集群和更改桌面版的许可。由于这些发展,越来越多的公司正在考虑改用 Docker Desktop 的替代品.

Docker 容器

Docker 的容器技术于 2013 年作为 "开源 Docker 引擎 "首次推出。该技术基于容器化领域的现有概念,特别是 Linux 环境中称为 "cgroups "和 "namespaces "的基本组件。Docker 技术侧重于满足开发人员和系统管理员的需求,将应用程序的依赖性与底层的 基础设施 与世隔绝。

Neo4j

Neo4j 立足于图数据库和分析领域,能够有效识别大数据中的隐藏关系和模式。Neo4j 利用其图形堆栈,为企业提供原生向量搜索、数据科学、高级分析和安全控制等功能,以解决欺诈检测、客户 360、知识图谱等不同领域的业务问题。

LangChain

LangChain 是一个面向开发人员的开源平台和工具包,支持推理应用程序的开发。对上下文的理解考虑了以下因素 大型语言模型 (法学硕士)。

DockerCon

该活动汇集了整个 Docker 开发者社区,包括利益相关者和合作伙伴,共同分享知识,并为进一步开发 云层-原生开发工作。DockerCon 基本上是一个高度集中的学习机会,它向开发人员展示了 Docker 生态系统中新的可能性和潜力。

多克人工智能

用 Docker AI 自己的话说,它可以 "在开发人员所处的位置找到他们",并提高他们现有技能和工作流程的生产力。

"用于代码生成的人工智能提高了开发人员编写源代码的工作效率,这真是太棒了"

斯科特-约翰斯顿,Docker 首席执行官

Docker AI 的组件

除源代码外,Docker AI 应用程序还包括

  • 网络服务器、
  • 语言运行时、
  • 数据库、
  • 信息队列和
  • 许多其他技术。

据我们所知,Docker AI 可以帮助开发人员在 "内循环 "中进行迭代时,快速、安全地定义应用程序的各个方面并排除故障。

据称,GitHub Copilot 和 Tabnine 等代码生成工具已帮助将开发工作速度提高了十倍。然而,这些 工具 仅占 Docker AI 开发工作总量的一小部分,约为 10% 至 15%。大部分(85% 到 90%)是由 Dockerfile、Docker Compose 文件和 Docker 镜像定义的运行时、前端开发等任务。

Docker AI 为 Docker 系统配置提供人工智能支持

因此,新的 Docker 产品是一项通过人工智能为用户配置 Docker 系统(例如创建 Docker 文件或修复配置问题)提供支持的服务。与编程领域的 GitHub Copilot 类似,Docker AI 也会根据上下文提供最佳实践建议。

此外,Docker AI 还为开发人员在执行以下任务时提供自动的上下文指导

  • 编辑 Dockerfiles 或 Docker Compose 文件、
  • 调试 "Docker 编译 "或
  • 进行本地测试

执行。最佳实践会自动生成,并选择安全的应用镜像。人工智能借鉴了无数 Docker 开发项目的知识,目前正在作为 Docker 人工智能早期访问计划 可获得。该计划根据项目阈值进行审批。项目 费用 的 Docker AI 目前(2023 年 10 月 12 日)尚未将 Docker Inc.

GenAI 堆栈

GenAI 堆栈是 Docker、Neo4j、LangChain 和 Ollama 的一个联合项目,也是一系列新的人工智能和云计算技术的一部分。 机器学习功能.它背后的使命是:为开发人员提供一种快速、简便的方法来创建人工智能应用程序。

GenAI 堆栈可在 Docker 桌面学习中心和 存储库 已经推出。它旨在利用 Docker Hub 上可信的开源资源,支持生成式人工智能领域的常见用例。GenAI 堆栈的组件都是经过精心挑选的。

预配置开源 LLM 作为强大的人工智能模型

GenAI 堆栈的关键组件之一是预配置的大型语言模型 (LLM)。这些模型包括

  • 拉马 2、
  • 拉玛代码
  • Mistral 和
  • GPT-3.5 和 GPT-4 等私有模式

的规定。提供这些 强大的模型 让开发人员有机会从一开始就获得高质量的人工智能功能,而无需进行冗长的配置。

奥拉马公司的帮助简化了当地实施本地化学习机制的工作

Ollama 支持开发人员在本地系统实施开源 LLM。这确保了对人工智能模型的完全控制,以及与相同人工智能项目的高效集成。

将 Neo4j 作为具有图形和向量功能的数据库

Neo4j 是 GenAI 堆栈中的默认数据库,支持图和本地向量搜索。该数据库能够识别数据中的显式和隐式模式及关系,这对提高人工智能和机器学习模型的速度和准确性至关重要。此外,Neo4j 还可作为这些模型的长期记忆库,从而随着时间的推移提高其性能。

Neo4j 知识图谱为准确预测 GenAI 奠定了基础

使用 Neo4j 知识图谱作为大型语言模型的基础,可以在生成式人工智能领域获得更精确的预测和结果。这些知识图谱是一个广泛的知识库,模型可以利用它获得更好、更符合上下文的结果。

用于连接 LLM、应用程序和数据库的 LangChain 协调功能

LangChain 在协调大型语言模型、应用程序和数据库方面发挥着关键作用。该组件在 GenAI 堆栈的不同部分之间创建集成和通信。特别是,它支持开发基于大型语言模型的上下文感知推理应用。

辅助工具作为 GenAI 的工具和最佳实践

除主要组件外,GenAI 协议栈还提供一系列辅助功能 工具, 代码模板, 说明 和最佳实践。这些资源可帮助开发人员充分发挥 GenAI 堆栈的潜力,并在以下开发过程中取得最佳效果 人工智能应用 实现。

GenAI 堆栈是对人工智能开发人员迄今所面临挑战的有力回应。现在,根据 Docker 的说法,他们可以从用户友好的配置中获益,该配置可为他们提供广泛的功能。这些功能包括轻松加载数据和创建向量索引。这些功能使他们能够无缝地处理数据,并在索引中嵌入问题和答案。

此外,该平台还能进行高级查询,并通过数据汇总和灵活的知识图谱丰富应用结果。开发人员可以创建从列表到 GitHub 问题等各种响应格式,并可以 PDFs 到诗歌。

尤为有趣的是 比较结果无论是单独的大型语言模型(LLM),还是带有向量集成的 LLM,抑或是使用向量和知识图谱集成的 LLM。这为开发人员开发人工智能应用提供了广泛的选择和灵活性。

关于 Docker AI 和 GenAI 堆栈的声明

Docker AI 观点

在 2023 年 10 月 5 日 DockerCon 的新闻稿中收集了 Docker 利益相关者和合作伙伴的意见。总而言之,这些专家对新发展给予了极为积极的评价,并认为人工智能发展的前景一片光明。

我们要强调的是,这些都是同情者的明确意见,而不是中立的业内专业人士的客观评估。

RedMonk 首席分析师兼联合创始人 James Governor 强调,要吸引主流开发人员进行人工智能开发,需要在整个工具领域提供一致的体验。Neo4j 联合创始人兼首席执行官 Emil Eifrem 对数百万开发者将迎来的机遇感到兴奋。LangChain 的联合创始人兼首席执行官 Harrison Chase 谈到了 GenAI 神奇的用户体验与需要完成的工作之间的桥梁。Ollama 创始人 Jeffrey Morgan 对与 Docker 社区合作开发下一代人工智能应用表示兴奋。

"IDC的研究表明,生成式人工智能工具通过提高生产率、提升速度和花费更多时间完成更高价值的任务,有助于提高开发人员的满意度"。

IDC DevOps 和 DevSecOps 高级研究分析师 Katie Norton

针对 Docker AI 的具体情况,凯蒂-诺顿(Katie Norton)接着说:"Docker AI 的指导不仅有助于实现这些优势,还能帮助开发人员在整个应用堆栈中取得成功。通过利用 Docker 开发者社区的集体知识,开发者可以确信 Docker AI 的见解是基于最佳实践的,并会推荐最安全和最新的映像。"

结论与展望

在 DockerCon 2023 大会上宣布的 Docker AI 和 GenAI 堆栈目前在开发者社区引起了广泛关注,因为它们有望利用 Docker 容器简化和加速人工智能开发。总之,Docker 公司及其合作伙伴强调,Docker AI 将帮助开发人员配置 Docker 系统并应用最佳实践,而 GenAI 堆栈则为人工智能开发提供了一套多样化的工具和资源。

然而,到目前为止 几乎没有客户反馈 这些新产品和服务仍在早期使用计划中。

值得注意的是,新闻稿中 Docker 利益相关者和合作伙伴的积极观点是主观的,要评估 Docker AI 和 GenAI 堆栈是否真的是人工智能开发的未来,还必须等待进一步的客观评估和体验。

这些新工具将如何影响开发环境,还有待观察,特别是考虑到以前的代码生成工具只占开发工作的一小部分。

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