डॉकर कंपोज़ ने एजेंटिक ऐप्स के लिए LLM ‘models’ समर्थन और क्लाउड ऑफलोड जोड़ा

Compose में LLM models कॉन्फ़िगरेशन

डॉकर कंपोज़ 2.38.0 एक नया शीर्ष स्तर का models तत्व जोड़ता है, जिससे डेवलपर्स को कंपोज़ फ़ाइल के भीतर सीधे बड़े भाषा मॉडल को परिभाषित करने की अनुमति मिलती है। सेवाएँ अब मॉडल सेटिंग्स—जैसे मॉडल का नाम, संस्करण, और संसाधन आवश्यकताएँ—को कंटेनरों के साथ निर्दिष्ट कर सकती हैं, जिससे एजेंटिक अनुप्रयोगों के स्थानीय विकास और तैनाती को अलग ML ऑर्केस्ट्रेशन उपकरणों के बिना सरल बनाया जा सकता है (docs.docker.com)।

एकीकृत AI एजेंट वर्कफ़्लो

डेवलपर्स docker-compose.yml में एजेंट और मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (MCP)–अनुकूल उपकरणों की घोषणा कर सकते हैं, फिर एकल docker compose up के साथ पूरे एजेंटिक स्टैक्स को लॉन्च कर सकते हैं। कंपोज़ लोकप्रिय AI ढाँचों—LangGraph, Embabel, Vercel AI SDK, Spring AI, CrewAI, Google का ADK, और Agno—के साथ बक्से से बाहर एकीकृत होता है, जिससे परिचित YAML परिभाषाओं का उपयोग करके बुद्धिमान वर्कफ़्लो को प्रोटोटाइप और पुनरावृत्त करना सीधा हो जाता है (sdtimes.com)।

क्लाउड-स्केल निष्पादन के लिए डॉकर ऑफलोड

स्थानीय समर्थन के साथ-साथ, डॉकर ऑफलोड टीमों को क्लाउड वातावरण (जैसे, Google Cloud Run, Azure Container Apps) में कंप्यूट-गहन AI कार्यभार को समान कंपोज़ CLI के साथ ऑफलोड करने की अनुमति देता है। यह हाइब्रिड मॉडल निर्बाध स्केलिंग को सक्षम बनाता है: डेवलपर्स स्थानीय रूप से निर्माण और परीक्षण करते हैं, फिर उत्पादन अनुमान के लिए प्रबंधित क्लाउड संसाधनों का लाभ उठाते हैं, सभी बिना कंपोज़ परिभाषाओं को बदले (sdtimes.com)।

Source: Docker Compose gets new features for building and running agents - SD Times