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Docker Desktop 一直是开发者非常依赖的工具，它可以帮助我们在不同平台上快速构建、测试和部署容器化应用，无论你是在开发 Web 服务、微服务系统，还是现在非常热门的 AI 模型，Docker 都能帮上大忙。

最近，Docker 团队发布了 Docker Desktop 4.41，这一版本带来了多个重要更新，尤其对 Windows 用户 来说，是一次体验上的大飞跃。

Windows 也能原生运行 AI 模型，支持 NVIDIA GPU 加速！

本次更新的最大亮点之一就是：Windows 系统现在也支持使用 NVIDIA 显卡运行 Docker 的 Model Runner 功能。这个功能早在上个月就已经对 macOS（特别是 Apple Silicon 芯片）开放，现在终于轮到 Windows 用户享受同等待遇了。

简单来说：

  • 你可以在 Windows 上本地运行大型语言模型或 AI 推理服务；

  • 借助 WSL 2 和 GPU-PV（GPU 设备虚拟化） 技术，模型运行效率大大提升；

  • 无需依赖远程服务器，直接在自己的电脑上调用 AI 模型，提高开发效率。

这对于那些希望在本地开发、测试 AI 功能的工程师来说，是一个非常实用的升级。比如在开发聊天机器人、图像识别、自动化工具等项目时，不再需要切换平台或依赖云服务，全部都可以在自己的 Windows 开发机上完成。

Docker Desktop 现在支持通过 Microsoft Store 安装，管理更轻松

另一个让 Windows 用户非常受益的更新是：Docker Desktop 现在可以通过 Microsoft Store 以 EXE 安装包形式提供，这不仅仅是换了个安装渠道，而是带来了更现代化的系统集成能力：

  • 自动更新：系统会负责版本更新，用户无需手动操作；

  • 支持 Microsoft Intune 集成：企业管理员可以统一部署 Docker 环境；

  • 集中式许可证管理：更方便 IT 团队监管与合规；

  • 降低运维压力：减少 IT 帮助台的工单数量和响应时间。

对于企业用户来说，这无疑提升了 Docker 在大型组织内的易用性与管理效率；而普通开发者也能享受到“安装一次，省心用到底”的便利体验。

Model Runner 成为 Docker Compose 和 Testcontainers 的一等公民

这次更新还进一步加强了 Model Runner 的集成能力：

  • 它已经成为 Docker Compose 文件中的一等公民，意味着你可以像定义服务一样定义 AI 模型；

  • 对于使用 Testcontainers（Java 和 Go 已支持）进行测试的开发者，也可以把模型纳入自动测试流程；

  • AI 模型服务和微服务架构能在同一套本地环境中无缝协同，端到端测试更简单、更一致。

这对开发 AI 驱动的应用来说尤其有价值，比如你正在构建一个推荐系统，就可以在 Compose 文件中定义前端、后端、数据库和 AI 模型服务，一次性全部启动起来。

界面新增“模型”标签页，模型管理和发布更直观

Docker Desktop 现在在 UI 界面中新增了一个叫做 “Models” 的标签页，用户可以：

  • 浏览已有模型；

  • 一键启动或测试模型；

  • 将模型推送至 Docker Hub；

  • 像管理镜像一样管理模型的版本、共享、回滚等操作。

这表明 Docker 正式把“模型”作为一种重要的工件（Artifact）来看待，并为其建立了标准化的工作流。不需要额外配置镜像仓库，不用自己编写上传脚本，开发者只需要在图形界面点几下，就能完成模型的管理和分发流程。

macOS 用户注意：QEMU 虚拟化支持将在 2025 年终止

针对 macOS 用户，Docker 官方也发出预告：
从 2025 年 7 月 14 日起，Docker 将停止对基于 QEMU 的虚拟化方式的支持。

建议用户改用 Apple 自家提供的虚拟化框架（在 Docker Desktop 4.30 中已经是默认选项）。此外，喜欢尝试前沿技术的用户也可以体验 Docker 提供的 VMM 测试版，获得更高效的本地容器性能。

不过不必担心，即便 QEMU 停止支持，Docker 依然会支持多架构构建模拟，也就是说，“一次构建、跨平台运行”的优势依然保留，不会影响到你的开发流程。

安装和支持平台一览

目前，Docker Desktop 4.41 已可在多种主流平台上下载安装，包括：

  • Windows（x86_64 和 ARM 测试版）

  • macOS（支持 Intel 和 Apple Silicon 芯片）

  • Linux（包括基于 APT 的 Ubuntu、Debian、Linux Mint，基于 RPM 的 Fedora、RHEL，也支持 Arch 系列）

如果你是 Linux 用户，还可以参考官方提供的安装指南，按需配置 Docker 环境，有关所有更改的详细信息，请参阅 官方公告或查看 发行说明。

总结：AI 与容器化的结合，开发体验再次进化

Docker Desktop 4.41 不仅仅是一次常规升级，而是在 AI 与容器化开发融合的道路上迈出了重要一步。Windows 用户如今可以像 mac 用户一样，直接在本地运行 AI 模型、进行调试和测试，开发体验更加完整。

从企业管理到本地开发，从模型训练到服务部署，Docker 正在逐步构建起一个**模型即服务（Model-as-a-Service）**的本地生态系统。对于正在关注 AI 开发、分布式架构、微服务测试的开发者来说，这无疑是一个值得升级体验的新版本。

如果你还没尝试过 Docker Desktop 4.41，现在正是好时机。

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