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Dockerの講座案内では、異なるエージェント環境に共通の管理方針を適用するテーマが取り上げられています。AI PCで実行環境を入れ替えるときも、変更前の動作を保存しておくと比較の助けになります。使用モデル、入力素材、処理ログをひと組にして...

Dockerは10月の講座で、端末上のAIエージェントを通信、ファイル、外部ツールの面から管理する内容を案内しています。AI PCの準備でも、処理速度とあわせて実行できる操作の範囲を整理しておきたいところです。試す予定の作業を読み取りと変更...

DockerのローカルSandboxesは、明示的に許可されていない外向きのTCP通信を既定で遮断すると説明されています。AI PCで処理が止まった際は、端末性能だけでなく、必要な接続先が許可されているかも調査の対象です。モデルの応答時間と...

DockerのローカルSandboxesでは、作業場所を指定しない実行時に現在のフォルダが共有されます。公式資料には、その中の隠しファイルもエージェントの読み書き対象になると記載されています。AI PCで試す前に、必要な素材だけを分けた作業...

Docker Sandboxesでは、ローカルモデル、外部の提供元、独自の推論接続先を選ぶ設定が案内されています。処理時間を比べる際は、モデル名に加えて接続先も実験メモへ残してみましょう。端末が同じでも外部通信を含む処理では待ち時間の条件が...

Docker Sandboxesの設定資料には、LinuxホストでNVIDIA GPUを利用するための項目があります。GPUを積んだAI PCでも、機種名だけで対応を判断せず、OSと実行方式を先に書き出してみましょう。試す処理に必要な機能を...

Dockerの公式資料では、Sandboxesの実行環境とモデル提供元の料金は別に扱われています。AI PCで処理を試す際は、端末で動かす部分と外部モデルへ依頼する部分を分けて記録してみましょう。ローカル実行という名前だけで費用全体を判断せ...

Docker Sandboxesの公式案内では、AIエージェントを手元の端末とクラウドのどちらでも実行できると説明されています。試す前に、使うファイルがどこにあるかを一覧にしておきましょう。実行先を切り替える場合は、認証情報や通信設定も別に...

Docker Sandboxesのポリシーでは、接続先のホスト名やポートを条件として扱います。ローカルAIの処理で外部サービスを使うときは、サービス名だけでなく実際に必要な接続先も記録しておきましょう。設定を変えた理由と対象をログに残せば、...

Dockerの公式資料では、Sandboxesから外部への通信をネットワークポリシーで制御する仕組みが説明されています。AI PCで新しいエージェントを試す前に、モデル提供元や取得先など必要な接続先を書き出してみましょう。通信に失敗した場合...