主要观点：AI 特别是 LLM 的重大突破和进展使开发者能更快速地将 AI 能力集成到应用中，但在本地开发、运行和测试这些模型时面临诸多挑战，Docker 推出的 Docker Model Runner 旨在简化此过程。
关键信息：

• Docker Model Runner 是 Docker Desktop 的一个功能，可简化 LLM 模型的本地开发和测试，解决开发者在 AI 项目中面临的问题，如简化设置、本地运行、环境一致性、与 Docker 生态系统集成、OpenAI 兼容 API 等。
• 要设置 Docker Model Runner，需确保安装 Docker Desktop 4.40 或更新版本，在设置中打开 Beta Features 并启用 Docker Model Runner 和主机侧 TCP 支持，重启 Docker Desktop 后可使用docker model命令。
• 可从 Docker Hub 拉取兼容的模型，如ollama/ollama，并使用docker model list查看可用模型，通过docker model run运行模型，还可创建.NET 控制台应用与 OpenAI 兼容端点交互。
  重要细节：
• 在设置 Docker Model Runner 时，若 Windows 系统支持 NVIDIA GPU，可启用“GPU-backed inference”以提高性能。
• 在.NET 控制台应用中，通过HttpClient向http://localhost:12434/engines/llama.cpp/v1/chat/completions端点发送请求与模型交互，请求负载包含模型信息和用户输入。
• 运行应用时使用dotnet run命令，可直接在终端与模型交互。
  结论：Docker Model Runner 对本地 AI 模型开发很有价值，简化了与模型的交互，让开发者能快速将智能功能集成到应用中，无需担心云托管 AI 服务的成本和延迟问题。
  参考文献：
• Docker Documentation 的“Docker Model Runner”[https://docs.docker.com/ai/mo...]。
• Ollama[https://ollama.com/]。