服务器系统：ubuntuserver22.04面板：1panel（自带docker，功能基本都是docker）路由器：爱快（端口映射，动态域名解析）反向代理服务器：1panel下的openResty（就是nginx，没什么大区别）安装安装openResty一键安装安装bitwarden一键安装反向代理bitwarden访问是需要https才可以的，这个需要一个域名，并且域名申请证书解析动态域名这个有很多方式，我这里用的是阿里云，并且证书也是通过阿里云免费申请，这边自己搞吧，一堆教程创建反向代理这个地址要填写你服务的ip+端口，我这个服务就是同ip下的，用127.0.0.1，要是不同服务器ip下
DockerSwarm网络在初始化DockerSwarm后，观察Docker网络，可以发现Docker网络中多了docker_gwbridge、ingress等网络，以DockerSwarm部署一个服务后，会发现在Docker中默认创建了一个类型为overlay的网络docker_gwbridge:DockerSwarm默认桥接网络，将ingress和overlay类型网络连接到桥接网络，默认情况下，服务运行的每个容器都连接到其本地Docker守护程序主机的docker_gwbridge网络中。ingress:一种特殊类型的overlay网络，有助于服务节点之间的负载平衡。当任何集群节点在已发
文章目录1.部署DockerRegistry2.本地测试推送镜像3.Linux安装cpolar4.配置DockerRegistry公网访问地址5.公网远程推送DockerRegistry6.固定DockerRegistry公网地址DockerRegistry本地镜像仓库,简单几步结合cpolar内网穿透工具实现远程pullorpush(拉取和推送)镜像,不受本地局域网限制！1.部署DockerRegistry使用官网安装方式,docker命令一键启动,该命令启动一个registry的容器,版本是2,挂载宿主机端口是5000端口,挂载后,5000端口就是我们连接镜像仓库的本地端口dockerru
我正在尝试将应用程序(.ear文件)部署到JBoss5，但收到以下错误。该应用程序在4.2.2下部署良好。15:31:33,172ERROR[AbstractKernelController]ErrorinstallingtoReal:name=vfszip:/C:/ASE/ext/jboss-5.0.0.GA/server/all/deploy/UGC-WS.earstate=PreRealmode=ManualrequiredState=Realorg.jboss.deployers.spi.DeploymentException:Errorduringdeploy:vfszip:
前提说明：这次实践用了两张A800（80G），每张卡消耗70G显存，总计140Gstep1:下载模型从huggingface（需科学上网）和modelscope两个平台下载模型step2：安装vLLM之前部署大模型用transformer库+OpenAIapi，会有推理速度慢，server部署起来比较复杂的缺点，vLLM是一个LLM推理和服务库，原理类似于操作系统的虚拟内存。现在说怎么安装，安装很简单pipinstallvLLM 要安装3G左右的包。#step3使用vLLM部署Mixtral8*7b（重点）先丢一串命令python-u-mvllm.entrypoints.openai.api_
目录1实现1实现要将镜像导出为.tar包，可以使用Docker命令行工具进行操作。下面是导出镜像的步骤：首先，使用以下命令列出当前系统上的镜像，并找到要导出的镜像的ID或名称：dockerimages使用以下命令将镜像导出为.tar包：dockersave-o例如，如果要将ID为abcdef123456的镜像导出为myimage.tar，可以执行以下命令：dockersave-o/path/to/myimage.tarabcdef123456执行完上述命令后，镜像将以.tar包的形式保存在指定的路径下。请确保在执行上述命令时具有足够的权限来访问和写入指定的导出路径。完成后，您可以将.tar包移
文章目录docker学习第六天1.使用python业务代码构建自己的镜像第1步：编辑app.py文件，我们的程序文件--》业务的核心代码程序第2步：编辑requirements.txt文件编写Dockerfile文件第4步：生成镜像文件第5步使用镜像，启动容器第6步：访问容器的web服务第7步:启动redis容器第八步:再次启动一个自己制作镜像的容器，链接到redis容器2.dockercompose2.1.什么是compese2.2.试一下2.3.涉及到几个命令3.docker私有仓库habor3.1.装一个harbor仓库4.使用harbor4.1.在harbor里边创建一个用户4.2.传
前言随着云原生和微服务架构的快速发展，Kubernetes和Docker已经成为了两个重要的技术。但是有小伙伴通常对这两个技术的关系产生疑惑：既然有了docker，为什么又出来一个k8s？它俩之间是竞品的关系吗？傻傻分不清。学习一门技术我们要学会类比，这里我给你们打个比方：将Kubernetes与Docker的关系类比为SpringMVC与Servlet或MyBatis与JDBC的关系。Docker像是Servlet或JDBC，提供了基础的容器化技术。而Kubernetes类似于SpringMVC或MyBatis，相当于框架，它在基础技术之上提供了更丰富的功能，如自动化部署、扩缩容、服务发现与
01背景介绍StableDiffusion作为当下最流行的开源AI图像生成模型在游戏行业有着广泛的应用实践，无论是ToC面向玩家的游戏社区场景，还是ToB面向游戏工作室的美术制作场景，都可以发挥很大的价值，如何更好地使用StableDiffusion也成了非常热门的话题，社区也贡献了多种runtime来实现StableDiffusion的图像生成，其中广泛流行的包括：stable-diffusion-webui，ComfyUI，Fooocus等。同时，如何在企业内部部署运维和迭代StableDiffusion图像生成平台也涌现了多种方案。本文将以ComfyUI为例，介绍如何在亚马逊云科技上部署
作者：英特尔创新大使卢雨畋1.概述本文介绍了在Intel13代酷睿CPUi5-13490F设备上部署Qwen1.8B模型的过程，你需要至少16GB内存的机器来完成这项任务，我们将使用英特尔的大模型推理库[BigDL](https://github.com/intel-analytics/BigDL)来实现完整过程。BigDL-llm是一个在英特尔设备上运行LLM（大语言模型）的加速库，通过INT4/FP4/INT8/FP8精度量化和架构针对性优化以实现大模型在英特尔CPU、GPU上的低资源占用与高速推理能力（适用于任何PyTorch模型）。本文演示为了通用性，只涉及CPU相关的代码，如果你想学
