如何用Docker高效部署AI：机器学习模型全流程指南
一、Docker在机器学习场景中的核心价值
在传统机器学习开发中，环境配置是制约项目推进的首要难题。不同开发者的操作系统差异、Python版本冲突、依赖库版本不兼容等问题，常导致”在我机器上能运行”的经典困境。Docker通过容器化技术，将应用及其依赖环境打包为独立镜像，解决了这一核心痛点。
使用 Docker 部署一键部署各种免费 GPT！
这次要介绍的 AI 项目在 Github 高达 53.9k，它可以免费使用 GPT-3.5、GPT4、Llama、gemini-pro 等等19种大模型，简直恐怖如斯！！它就是 gpt4free，github 地址。
Fara-7B: An Efficient Agentic Model for Computer Use Published November 24, 2025
Pushing the frontiers of computer-use agents with an open-weight, ultra-compact model, optimized for real-world web tasks
Fara-7B: An Efficient Agentic Model for Computer Use
Fara-7B is Microsoft's first agentic small language model (SLM) designed specifically for computer use. With only 7 billion parameters, Fara-7B is an ultra-compact Computer Use Agent (CUA) that achieves state-of-the-art performance within its size class and is competitive with larger, more resource-intensive agentic systems.
Fara-7B：可在您的桌面上感知并采取行动的设备端智能AI
微软研究院悄然推进了设备端人工智能的一个里程碑：Fara-7B，一个拥有 70 亿参数的智能小型语言模型 (SLM)，旨在通过预测鼠标和键盘操作来查看网页和操作电脑，现在它已作为开源研究成果提供，供用户进行实践实验。
HunyuanOCR - 腾讯混元开源的光学字符识别专家模型
HunyuanOCR是腾讯混元团队开源的高性能光学字符识别模型，参数量仅10亿。基于混元多模态架构开发，采用端到端设计，能高效处理文字检测、识别及文档解析任务。模型在复杂文档测试中得分94.1分，超越谷歌Gemini3-Pro等主流产品，支持14种小语种翻译。轻量化特性适用于票据识别、视频字幕提取等场景，开源地址为GitHub和Hugging Face平台。
Fara-7B - 微软开源的计算机操作Agent助手模型
Fara-7B是微软开源发布的70亿参数规模的计算机操作代理（CUA）模型，基于Qwen2.5-VL-7B架构。通过视觉解析网页截图，在屏幕上执行点击、输入等操作，无需依赖额外的可访问性树或多个大模型协作，可直接在Windows 11本地运行，支持NPU加速，实现更低延迟和更好的隐私保护。Fara-7B在WebVoyager、Online-Mind2Web等公开基准测试中表现优异，任务成功率高，部分任务领先同级模型。采用全新的合成数据生成流程进行训练，包含大量任务轨迹和辅助任务数据，以监督微调为主。
弯月
