قال إعلان Docker الأسبوع الماضي إنه سيجمع ما يزيد عن 1000 صورة من Docker مع محفز الذكاء الاصطناعي الخاص بـ Anaconda وتقنيات التطوير الأخرى لإنشاء برامج مجانية ومفتوحة المصدر من شأنها أن تساعد في إزالة العوائق التي تحول دون بناء تطبيقات ذكاء اصطناعي آمنة وقابلة للتطوير، حسبما قال الرئيس التنفيذي لشركة Anaconda David DeSanto لـ CRN.
تمثل خطوة Docker الأخيرة لجعل أكثر من 1000 حاوية من صور Docker الثابتة مجانية ومفتوحة المصدر تقدمًا كبيرًا في الجهود المبذولة لتسريع تطوير برمجيات الذكاء الاصطناعي وتأمين سلاسل توريد تطوير البرمجيات.
هذا وفقًا لما قاله ديفيد ديسانتو، الرئيس التنفيذي لعلم البيانات ومزود منصة تطوير الذكاء الاصطناعي Anaconda، وهو شريك رئيسي في Docker، في مقابلة crn هو صور حاوية Docker جديدة مفتوحة المصدرتعتبر أناكوندا، إلى جانب عروضها الخاصة، بمثابة إنجاز كبير في تطوير الذكاء الاصطناعي.
قال DeSanto (في الصورة): “أحد أصعب الأمور التي يواجهها المطورون هو معرفة أنهم يستخدمون مكونات آمنة وموثوقة. باعتباري مطور برامج سابق، يمكنني أن أتفهم هذا الأمر. لقد أصبح الأمر أكثر صعوبة مع انفجار تطورات الذكاء الاصطناعي والأشياء الأخرى التي حدثت خلال العقد الماضي. ولذلك بالنسبة للمطورين، من المهم أن يكون لديهم أساس موثوق للبدء به”.
(ذات صلة: تتطلع أناكوندا إلى تسريع أعمال تطوير الذكاء الاصطناعي من خلال عروض جديدة)
وقال الرئيس التنفيذي: “بالنسبة لنا، فإننا نرى (خطوة Docker) كوسيلة للوصول إلى المطورين ومساعدتهم على بناء تطبيقات آمنة للذكاء الاصطناعي من مصدر موثوق به، والذي سيكون Docker وAnaconda”.
وبينما كان هناك جنون في تطوير برمجيات الذكاء الاصطناعي في السنوات الأخيرة، قال ديسانتو إن 80 بالمائة من مشاريع الذكاء الاصطناعي لم تصل إلى مرحلة الإنتاج أبدًا. (واحد تقرير مختبر الوسائط بمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا قيل في أغسطس أن 5 بالمائة فقط من المشاريع التجريبية العامة للذكاء الاصطناعي تدخل حيز الإنتاج وتحقق قيمة قابلة للقياس.)
قال DeSanto إن معظم المشكلة ترجع إلى افتقار المطورين إلى مكونات آمنة وموثوقة مثل النماذج والحاويات. يؤدي هذا إلى إبطاء مشاريع تطوير الذكاء الاصطناعي، خاصة في مرحلة النماذج الأولية، حيث يتعامل المطورون مع نقاط الضعف أو يحتاجون إلى تلبية المتطلبات الصارمة لإدارة البيانات والأمن والسيادة.
Docker هي شركة رائدة في مجال توفير أدوات التطوير السحابية والذكاء الاصطناعي. إنها Docker Hardened Images (DHIs)، التي تم إطلاقها في وقت سابق من هذا العام، وهي عبارة عن حاويات تم تكوينها مسبقًا ومحصنة بتدابير أمنية مدمجة تساعد في تأمين “سلسلة التوريد” لتطوير البرمجيات – دورة تطبيقات البرامج بدءًا من تطوير المرحلة المبكرة وحتى النماذج الأولية والإنتاج التشغيلي.
في الأسبوع الماضي، أعلنت شركة Docker أنها ستجعل كتالوجها الذي يضم أكثر من 1000 صورة معززة من Docker مجانيًا ومفتوح المصدر بالكامل بموجب ترخيص Apache 2.0. وقال Docker إن هذه الخطوة تضمن أن المطورين ومشرفي البرامج والهواة وفرق التطوير والحكومات والمنظمات يمكنهم “استخدام DHI ومشاركتها والبناء عليها بحقوق واضحة وبدون قيود مخفية”.
(الصور متوفرة هنا مركز عامل الميناء موقع إلكتروني. قال Docker إن الشركات ذات الاحتياجات الفريدة، بما في ذلك التخصيص أو الامتثال للصناعة المنظمة أو التصحيح السريع، يمكنها شراء Docker’s DHI Enterprise، مع دعم دورة حياة DHI الممتد المتاح للتغطية بعد انتهاء الدعم الأولي.)
تعد أناكوندا لاعبًا رئيسيًا في مجال تطوير البرمجيات مفتوحة المصدر، مع التركيز على لغة البرمجة بايثون. يعد Anaconda’s Miniconda، المثبت المجاني للشركة لحزم conda ومدير البيئة لـ Python، جزءًا قياسيًا من صور Docker.
في وقت سابق من هذا الشهر، نفذت “أناكوندا” استراتيجيتها المتمثلة في توفير قدرات تطوير مفتوحة المصدر إلى جانب أمن البيانات والحوكمة والامتثال لعالم تطوير الذكاء الاصطناعي من خلال تقديم مجموعة أدوات التطوير الخاصة بها “AI Catalyst” لبناء ونشر وتشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
جوهر AI Catalyst هو مجموعة من نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر المنسقة التي تم اختيارها واختبارها بواسطة Anaconda، إلى جانب ملفات تعريف المخاطر والوثائق الأخرى.
شراكة أناكوندا-دوكر
تسمح شراكة Anaconda مع Docker للمطورين بدمج قدرات إدارة بيئة التطوير الخاصة بـ Anaconda مع حاويات Docker لتسريع تطوير البرامج وضمان إمكانية نقل تطبيقات الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات.
وقال ديسانتو: “عندما تنظر إلى شراكة Docker، فإن الأمر يتعلق بمساعدة الأشخاص على البدء في تلك الرحلة. إن الجزء الأصعب من رحلة الذكاء الاصطناعي هو خلق بيئة تعرف أنها ستتوسع”.
قال الرئيس التنفيذي إن أحد أكبر التحديات في نقل التطبيقات من النموذج الأولي إلى الإنتاج هو تلبية نموذج الثقة الأمنية الخاص بالمؤسسة.
“لا يزال هناك تردد في أن نكون قادرين على إدخال الذكاء الاصطناعي في الإنتاج بأمان. وهذا يسمح لنا، من خلال شراكتنا (مع Docker)، للمستخدمين بمنحنا (المطورين) إمكانية الوصول إلى أساس موثوق يمكنهم الآن التطوير عليه، والذي يعرفون أنه سيتم قبوله في الإنتاج لأنهم يستخدمون صورة Docker المقواة التي تلبي متطلبات فريق الأمان الخاص بهم. سيؤدي هذا أيضًا إلى تسريع التطوير، حيث يوجد وقت أقل لتهيئة البيئة لبدء العمل. ” وفي وقت لاحق أثناء استكشاف أخطاء التطبيق وإصلاحها، قال.
قال DeSanto أنه مع Anaconda وDocker، إلى جانب تكامل Anaconda مع وحدات معالجة الرسوميات من Nvidia، “لديك حزمة آمنة حقًا من تطبيقك إلى الأجهزة.”
وقال إن بيئة أناكوندا تضم 50 مليون مستخدم (و 2 مليون مساهم مجتمعي). “لذلك، إذا نظرت إلى الأمر من هذا الإطار، فنحن الآن نمكن هؤلاء المستخدمين البالغ عددهم 50 مليونًا من إنشاء أعباء عمل أكثر أمانًا للذكاء الاصطناعي كجزء من الشراكة، ومن المحتمل أن نصل إلى 50 مليونًا إضافيًا (المطورين) الذين يحاولون القيام بنفس الشيء ولم يكتشفوا أناكوندا بعد.”
وقال ديسانتو إن تحالف Anaconda-Docker يفيد أيضًا مقدمي الحلول ومقدمي البرامج المستقلين الذين يطورون التطبيقات لعملائهم، ويساعدهم على بناء برامج الذكاء الاصطناعي التي يمكنها التوسع وتلبية متطلبات الأمان وتجنب “التوجيه المحتمل بين فرق البنية التحتية والمطورين”.
لخص الرئيس التنفيذي نوايا أناكوندا لعام 2026، قائلاً: “بالنسبة لنا، يتعلق الأمر حقًا بكيفية مساعدة الأشخاص على بناء أعباء عمل موثوقة للذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.” إطلاق المحفز.
