AI平台自定义容器不仅限于与Python ML框架一起使用，还可以与其他编程语言和框架一起使用。下面是一个示例解决方法，使用TensorFlow和Java编程语言来创建一个AI平台自定义容器。

首先，我们需要创建一个Dockerfile来定义容器的构建过程。以下是一个示例的Dockerfile：

FROM tensorflow/tensorflow:latest-py3

# 安装Java运行环境
RUN apt-get update && \
    apt-get install -y openjdk-11-jdk

# 设置Java环境变量
ENV JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-11-openjdk-amd64

# 复制Java程序到容器中
COPY my_java_program.jar /app/my_java_program.jar

# 设置工作目录
WORKDIR /app

# 设置入口命令
CMD java -jar my_java_program.jar

在以上示例中，我们使用了tensorflow/tensorflow:latest-py3作为基础镜像，并安装了Java运行环境。然后将Java程序my_java_program.jar复制到容器中，并设置工作目录为/app。最后，我们使用CMD命令来运行Java程序。

接下来，我们可以使用Docker命令来构建和运行容器。假设我们已经将上述Dockerfile保存为Dockerfile，并且将Java程序my_java_program.jar保存在当前目录中，以下是构建和运行容器的示例命令：

# 构建容器
docker build -t my_ai_container .

# 运行容器
docker run -it my_ai_container

通过上述命令，我们可以构建并运行自定义容器。容器将使用TensorFlow和Java来运行AI程序。

请注意，以上示例仅提供了一个基本的示范，具体的容器构建过程可能因具体需求而有所不同。