Docker Desktop 4.41 更新：入驻 Microsoft Store，强化 AI 开发与跨平台支持

容器化开发工具 Docker Desktop 近日发布了 4.41 版本，带来了多项重要更新，包括正式入驻 Microsoft Store 应用商店、强化 AI 开发能力以及对多平台生态系统的进一步优化。这些改进不仅提升了开发者的工作效率，还为企业 IT 管理提供了更便捷的解决方案。

地址：https://www.docker.com/products/docker-desktop/
Microsoft Store：https://apps.microsoft.com/detail/xp8cbj40xlbwkx?hl=zh-CN&gl=CN

Docker Desktop 4.41 更新：入驻 Microsoft Store，强化 AI 开发与跨平台支持插图

入驻 Microsoft Store，支持自动更新与集中化许可管理

此次更新中，Docker Desktop 首次以 EXE 包的形式上架 Microsoft Store，为 Windows 用户带来了全新的安装和管理体验。以下是主要亮点：

自动更新
Docker Desktop 现在可以借助 Microsoft Store 的自动更新机制完成版本升级。开发者无需手动下载或安装更新包，系统将自动处理升级流程，确保始终使用最新版本。
Intune 集成与集中化许可管理
对于企业用户，新版本支持与 Microsoft Intune 的集成，允许 IT 团队集中管理 Docker Desktop 的许可证和配置。这不仅减少了工单数量，还加速了安全补丁的部署，帮助企业实现更高效的运维管理。
熟悉的用户体验
尽管引入了自动更新和集中化管理功能，Docker Desktop 依然保留了原有的用户界面和工作流，开发者可以继续专注于代码编写，而无需担心工具使用上的变化。

强化 AI 开发能力：Model Runner 与 GPU 加速

随着 AI 技术的快速发展，Docker Desktop 4.41 在 AI 开发领域进行了重点优化，推出了 Model Runner 功能。以下是其核心特性：

原生支持 Windows 系统
Model Runner 基于 WSL 2（Windows Subsystem for Linux 2）运行，能够直接在 Windows 系统上启动大型语言模型（LLM）。通过利用 GPU-PV 加速，开发者可以在本地环境中高效运行复杂的 AI 模型。
无缝集成 Docker CLI 工作流
开发者可以继续使用熟悉的 Docker CLI 工具链，同时轻松加载和运行 AI 模型。这种一致性降低了学习成本，提升了开发效率。
支持从代码调用模型
Model Runner 不仅可以通过命令行操作，还支持直接从代码中调用模型。这种灵活性使得开发者能够在不同场景下快速测试和部署 AI 应用。

AI 服务编排与端到端测试

为了进一步简化 AI 开发流程，Model Runner 现已深度集成到以下工具中：

Docker Compose 文件
开发团队可以通过 Docker Compose 文件编排 AI 服务与微服务，实现复杂应用的快速部署。
Testcontainers 库
初期支持 Java 和 Go 的 Testcontainers 库，使团队能够在 IDE 内完成端到端测试，验证 AI 模型与其他服务的交互。

新增“Models”标签，直观管理 AI 模型

Docker Desktop 4.41 新增了一个名为 “Models” 的标签页，为开发者提供了一个直观的界面来管理 AI 模型。以下是其主要功能：

浏览与启动模型
用户可以直接在 Docker Desktop 中查看可用的 AI 模型，并一键启动它们。
推送模型至 Docker Hub
类似于镜像管理，开发者可以将训练好的模型推送到 Docker Hub，方便团队协作和共享。

这一功能让模型管理变得如同镜像管理一样简单，大幅降低了 AI 开发的门槛。

macOS 虚拟化选项调整

对于 macOS 用户，Docker 宣布了一项重要变更：自 2025 年 7 月 14 日 起，将正式弃用基于 QEMU 的虚拟化选项。取而代之的是：

Apple Virtualization Framework
自 4.30 版本起，默认启用 Apple 官方提供的虚拟化框架，提供更高效的性能和更好的兼容性。
Docker VMM Beta
对于希望尝试新功能的用户，Docker 提供了 Docker VMM Beta，作为替代方案供开发者探索。