创建项目我这里选择的是URP项目。URP对移动端性能比较友好，另外VR平台也不支持HDRP渲染管线。然后进入unity工具栏->File->BuildSettings点击Android后，点就SwitchPlatform将项目转为Android项目安装依赖包在unity的工具栏中点击Window->PackageManager，打开包管理器如图将package来源设置为UnityRegistry，然后在右侧的搜索栏中输入“xr”，再点击回车就能看到我们需要的资源包了如图安装以下资源包：XRPluginManagermentOpenXRPluginXRInteractionToolkit在安装X
文章目录一、基本介绍二、应用程序生命周期2.1部署应用2.2应用升级2.2.1修改YAML文件升级（交互式）2.2.2命令指定镜像版本升级（免交互式）2.2.3调用vim升级2.3滚动升级2.3.1升级流程2.4应用回滚2.4.1查看历史发布版本2.4.2回滚到上一个版本2.4.3回滚到指定版本2.4.4验证升级时会访问到新、老两个版本2.5水平扩缩容一、基本介绍基本了解：Deployment是最常用的K8s工作负载控制器（WorkloadControllers），实际项目部署调试中必用资源之一，所以必须要熟练掌握deploy资源的使用。它是K8s的一个抽象概念，用于更高级层次对象，部署和管理
用Docker部署Python项目0、源码目录1、编写Dockerfile文件2、Docker根据Dockerfile文件生成Docker镜像3、将镜像运行在Docker容器中众所周知，同一个项目在不同的计算机或云服务器上，可能会有或多或少的环境问题，大多表现在环境不一致。特别是微服务部署上面，尤其需要这一点。docker可以提供一个纯式的，完全干净、统一的运行环境，它便可以完全避免可能出现的环境问题。0、源码目录1、编写Dockerfile文件作用：生成镜像时需要执行的指令#FROMpython:3.10#WORKDIR/code#COPY./requirements.txt/code/re
JD脚本中一些任务会黑ip 导致没法跑或者跑不出东西比如联盟跑出来全是劵 这时候就需要代理池本文为3步1.购买设置代理2.部署代理池3.脚本配置代理池使用效果展示1.设置代理代理推荐购买星空 点我查看星空代理按下图购买及生成APIAPI填入部署的配置中（下文有说）2.部署代理池必须云服务器部署 家宽试过不行2.1SSH工具内执行dockerrun-itd-v"$(pwd)":/run/data-p5051:8080mzzsfy/auto-proxy-poolip:5051 就能看见了2
RabbitMQ进阶(消息可靠性,延迟队列,惰性队列,集群部署)消息队列在使用过程中，面临着很多实际问题需要思考：1.消息可靠性消息从发送，到消费者接收，会经理多个过程：其中的每一步都可能导致消息丢失，常见的丢失原因包括：发送时丢失：生产者发送的消息未送达exchange消息到达exchange后未到达queueMQ宕机，queue将消息丢失consumer接收到消息后未消费就宕机针对这些问题，RabbitMQ分别给出了解决方案：生产者确认机制mq持久化消费者确认机制失败重试机制下面我们就通过案例来演示每一个步骤。项目结构如下：1.1.生产者消息确认RabbitMQ提供了publisherco
本文参考链接置顶： Presto使用Docker独立运行HiveStandaloneMetastore管理MinIO（S3）_hiveminio_BigDataToAI的博客-CSDN博客一.背景团队要升级大数据架构，需要摒弃hadoop，底层使用Minio做存储，应用层用trino火spark访问minio。在使用trino访问minio时，需要使用hive的metastoreservice，经过调查HMS(HiveMetastoreService)是可以独立于hive组件的，即不需要整体安装hive，只部署HMS就可以使用trino通过HMS来访问minio。二.环境和步骤1.一台cent
一、物理服务器信息：1.1机器包装信息图2.1配置清单二、开机加电及BMC配置2.1开机加电说明：此处我已配好BMC此处我已经在第一次开关时配置了BIOS进入密码，所以这里显示为输入密码第一次加电开机时，需要先设定一个密码（复杂度较高的），然后才能用设定的密码进入BIOSBIOS默认密码为Admin@90002.2进入BIOS配置BMC远程管理2.2.1输入前面设定的BIOS密码后进行如下视图2.2.2移动选择"Advanced"----"IPMIBMCConfiguration"(第二项)2.2.3选择"BMCConfiguration"2.2.4配置"IPAddress""SubnetMa
引言简介预训练数据来源预处理分词模型设计外推能力模型训练实验结果部署实测对齐监督微调(SFT)RM模型强化学习对齐结果(自动和人工评估)自动评估人工评估部署实测总结引言人生自是有情痴，此恨不关风与月。今天这篇小作文主要介绍中文大模型阿里千问Qwen，具体包括模型细节解读和实战这2部分。如需与小编进一步交流(包括完整代码获取)，可以通过主页添加小编好友。简介Qwen是一个全能的语言模型系列，包含各种参数量的模型，如Qwen（基础预训练语言模型，即基座模型）和Qwen-Chat（聊天模型，该模型采用人类对齐技术进行微调）。基座模型在众多下游任务中始终表现出卓越的性能，而聊天模型，尤其是使用人类反
前面的话默认你已经懂Docker、docker-composeNacos版本：v2.2.3MySQL版本：8.2.0一、下载打开Nacos官网官网地址：官网点击手册左侧NacosDocker克隆项目到本地#克隆项目，如果提示连接不到github请自行解决gitclonehttps://github.com/nacos-group/nacos-docker.git#进入项目目录cdnacos-docker注意：如果这里你gitclone报错：fatal:unabletoaccess***githubFailurewhenreceivingdatafrom请参考我这篇文章配置代理(前提是你有高科技
译者|李睿审校|重楼生成式人工智能最近的爆发标志着机器学习模型的能力发生了翻天覆地的变化。像DALL-E2、GPT-3和Codex这样的人工智能系统表明，人工智能系统在未来可以模仿人类独特的技能，例如创作艺术、进行对话，甚至编写软件。然而，有效地部署和管理这些新兴的大型语言模型(LLM)给组织带来了巨大的挑战。本文将为软件工程师提供支持研究的解决方案策略，通过利用机器学习运营(MLOps)最佳实践来顺利集成生成式人工智能，并详细介绍经过验证的技术以部署LLM以优化效率，在生产中对其进行监控，不断更新以提高性能，并确保它们在各种产品和应用程序中协同工作。通过遵循所提出的方法，人工智能从业者可以规
