Docker模板

 

以下是每个Docker模板的用途和选择建议：

1. **Blank**：空白模板，适合需要从零开始构建项目的开发者。
2. **Streamlit**：用于快速创建和分享数据应用的框架，适合需要快速原型制作和数据科学应用部署的用户。
3. **JupyterLab**：下一代交互式开发环境，适合需要进行复杂数据科学和机器学习项目的研究人员和开发者。
4. **Argilla**：用于构建和管理机器学习模型的协作平台，适合数据科学团队。
5. **Livebook**：交互式笔记本，用于自动化代码和数据工作流程，适合需要交互式编程和数据探索的用户。
6. **LabelStudio**：数据标注和机器学习模型训练工具，适合需要进行数据标注和模型训练的团队。
7. **AimStack**：机器学习模型部署和管理平台，适合需要部署和管理机器学习模型的团队。
8. **AutoTrain**：自动化机器学习平台，适合希望简化模型训练和部署过程的用户。
9. **Shiny (R)**：用于创建交互式Web应用的R语言框架，适合R语言用户和统计分析专家。
10. **Shiny (Python)**：基于Python的Shiny框架，适合Python用户和数据科学家。
11. **ZenML**：开源MLOps框架，适合需要构建、训练和部署机器学习模型的团队。
12. **ChatUI**：用于构建聊天界面的框架，适合需要集成聊天功能的开发者。
13. **Panel**：用于构建数据探索和Web应用的Python库，适合需要进行复杂数据可视化的开发者。
14. **Giskard**：AI代理安全平台，适合需要确保AI模型安全性的企业。
15. **Quarto**：用于创建动态文档和报告的工具，支持多种格式输出，适合需要制作高质量文档的用户。
16. **marimo**：数据可视化和报告工具，适合需要创建交互式数据报告的团队。
17. **Evidence**：商业智能开发工具，适合需要进行数据分析和报告的商业用户。
18. **Langfuse**：语言模型开发平台，适合需要构建和部署语言模型的开发者。

选择模板时，应考虑项目需求、团队技能和期望的输出格式。例如，数据科学家可能会选择JupyterLab或Streamlit，而需要构建聊天应用的开发者可能会选择ChatUI。