就是多个容器之间协作，用容器编排技术，相当于一个总指挥，容器就是相当于个人什么是Docker Composedocker-compose 是 Docker 官方的开源项目，使用 python 编写，实现上调用了Docker 服务的 API 进行容器管理及编排，其官方定义为定义和运行多个 Docker 容器比特就业课的应用。docker-compose 中有两个非常重要的概念:• 服务 ( serv
Docker 架构主要由客户端（Client）、守护进程（Daemon）、镜像仓库（Registry）和容器（Container）四个部分组成。客户端是用户与 Docker 系统交互的入口，用户可以通过命令行工具（CLI）或 API 与守护进程进行通信；守护进程是 Docker 的核心组件，它负责管理容器的生命周期、镜像的存储与分发、网络和存储的配置等；镜像仓库用于存储和分发 Docker 镜像；
注册中心就像这个查号台，当一个服务调用另一个服务时，直接通过查号台（注册中心）去调用，避免频繁更改url。当服务变更时向注册中心报道，注册中心记录应用和ip的关系。调用方调用时，先去注册中心获取ip，再去调用。注册中心：维护一个服务列表，哪些服务上线，哪些服务下线，哪些服务更改ip，这些信息会更新到这个注册中心上。客户端拿到这个服务列表直接进行调用就好啦。注册中心三个重要角色服务提供者：在业务中，
AI Agent生态正迎来多元化发展，国际框架如LangChain、Auto-GPT凭借成熟度和全球社区支持，仍是许多用户的首选；而国产框架如Dify、LangChain-Chatchat通过与ChatGLM、MOSS、DeepSeek等大模型的结合，为国内用户提供了成本效益高、本地化强的选择。从趋势来看，AI Agent在国内外都处于蓬勃探索期，未来或将出现更多功能丰富、面向产业落地的国产方案，
本地环境使用Docker进行部署，可以大大节省环境配置的工作量，同时减少组件对系统性能的影响。在不开发时，关闭Docker，还能避免各种干扰。对于还不熟悉Docker的同学，建议尽快学习掌握这一强大工具。由于很多教程都是基于Linux系统的，这里我们详细讲解一下在Windows本地环境下的搭建步骤。首先，访问docker官网，根据你的系统选择合适的版本进行下载和安装。安装完成后，进入PowerSh
curl -O https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/projects/app/data/config.json 下载不下来的话，重新配置host：185.199.108.133 raw.githubusercontent.com。首先是加入ollama的本地模型，像我用的是qwen2.5:3b，你们可以根据自己的模型进行填写
这个例子展示了如何在MySQL中使用JSON相关的函数来查询和操作存储在JSON文档中的数据。这是处理大数据分析中结构化数据的一个新方向，特别是当数据以无模式的方式存储在文档中时。-- 假设我们有一个包含JSON文档的MySQL表json_table。-- 查询所有文档中'type'为'example'的记录。-- 计算所有文档中'value'字段的平均值。-- 我们想要查询这些文档中的特定信息。
日前，供职于全球领先的社交游戏服务提供商 Zynga 的首席数据科学家 Ben Weber 给我们推荐了他眼中的2018年十大实用数据科学工具，让我们一起来看看吧！
Mac环境下安装 Docker，IDEA连接异常问题解决。
本篇演示了如何使用AutoGen编写一个自动完成代码编写和修改的案例，实际上我们还可以再增加一个审查代码的Agent负责review，并增加一个测试负责编写测试用例等。本篇只是AutoGen自动编码测试的小试牛刀，更高阶的用法等着我们去探索和实现。其中也遇到不少关于通义千问使用中的问题，希望对你有所帮助。那么，我们该如何学习大模型？作为一名热心肠的互联网老兵，我决定把宝贵的AI知识分享给大家。至于
1、通过dockerfile脚本制作带有容器数据卷功能的镜像。0、必须存在一个源镜像，需要以这个镜像为基础来制作新的镜像。1、写一个简单的dockerfile。2、dockerfile保留字指令。1、创建dockerfile文件。1、dockerfile介绍。
【代码】【故障处理系列--docker卷的挂载】
在Deepin系统中采用二进制方式升级部署高版本 Docker，下面将详细介绍二进制方式升级部署高版本 Docker 的具体步骤。5.执行如下命令创建软链接，将解压后docker目录下的所以文件软链接到/usr/bin目录下。3.执行如下命令下载二进制Docker文件。6.使用root用户创建开机自动启脚本。7.执行如下命令加载service脚本。4.解压缩下载二进制Docker文件。9.执行如下
在这个里面可以看到所有支持的模型，比如搜索deepseek-r1, 如下图，最后一个箭头就是在ollama中运行deepseekr1-1.5b的命令。在本地可以使用chatbox，或者openwebui，或者cherrystudio等等接入ollama的模型，下面以cherrystudio为例子示范一下。是 Ollama 的官方镜像，从 Docker Hub 拉取，就是我们刚刚拉取的。: Dock
掌握这些命令后，可以覆盖 90% 的 Docker 日常操作需求。如需更高级功能（如 Swarm 集群管理），可进一步学习 Docker 官方文档。
什么是WSL？WSL（Windows Subsystem for Linux）是微软开发的一项技术，允许用户在Windows系统中直接运行完整的Linux环境，无需虚拟机。通过操作系统级虚拟化，WSL将Linux子系统无缝嵌入Windows，提供原生Linux命令行工具、软件包管理器及应用程序支持。它具有轻量化、文件系统集成、良好的交互性及开发效率提升等优点，消除了Windows与Linux之间的
原创2024-10-07 05:21:27©著作权文章标签文章分类阅读数Deepseek这么火！我不允许小伙伴还不了解Deepseek如何融合K8s，Deepseek如何私有化部署，重点是免费领取实战案例和学习资料！
(可选)环境准备：docker-compose 自行下载rocky-linux or kylin-v10。docker-compose up -d后 查看 docker-compose ps。（这里可以选择多个语言模型进行下载比如亚马逊 微软 谷歌的都能下载）1. 部署 ollama 大模型框架 和web 方式的 对话框。下载完毕后退出就可以了因为我们通过web 的方式进行对话。说明：左边是开源后
2.1。
docker-compose.yaml文件配置以后，根据NebulaAI官方文档提示在服务器执行启动命令即可，服务启动以后，在浏览器打开部署ip即可访问NebulaAI，整个过程丝滑且快速。配置NebulaAI的docker-compose.yaml文件，把ip换为实际的ip并填入部署DeepSeek-R1模型生成的API_Key,填写完毕执行保存即可。OneAPI是Intel提供的用于调用API
从 HuggingFace 或官方渠道下载 GGUF 格式的 DeepSeek 模型（如 deepseek-7b.Q4_K_M.gguf）。GPU（可选）：NVIDIA GPU（支持 CUDA）或 AMD GPU（支持 ROCm）可显著加速推理。支持 macOS、Linux（推荐 Ubuntu/Debian）或 Windows（需 WSL2）。DeepSeek 模型需转换为 Ollama 支持的格
正在颠覆 AI 领域！通过推出一系列先进的推理模型，它挑战了长期占据的主导地位。最令人兴奋的是，这些革命性的模型完全免费使用，没有任何限制，任何人都可以随时访问并利用它们。是不是听起来像是科幻小说中的情节？但它已然成为现实！在本教程中，我们将带你深入探讨如何在上微调模型。这个经过精心提炼的模型，是通过对生成的数据微调模型创建的，展示了与原始模型相似的卓越推理能力。这不仅是一次技术突破，也是你进一步
使用Deepseek总是服务繁忙，其他第三方平台又虽然也部署了满血版本。但是对于不想把自己的资料喂给第三方的同学，那就不得不部署本地版本的啦我的配置：6G显存，32G内存，运行DeepSeek-r1:14B用得非常舒服，同时发现其实14b的也不差，甚至觉得比第三方平台要更好用。
还在为文献综述熬夜秃头？数据分析做到怀疑人生？清华大学与北航团队联合开发的DeepSeek+DeepResearch横空出世，彻底颠覆传统科研模式！这款AI工具让科研像聊天一样轻松，一键生成高质量报告，效率提升10倍！清华大学第四版《DeepSeek+DeepResearch：让科研像聊天一样简单》又来了！：上传文献或输入关键词，AI自动梳理核心观点，生成逻辑严谨、格式规范的综述报告，重复率低至5
训练学生模型（相对参数较少、更为轻量级的小模型）。
Dify 是一个开源的 LLM 应用开发平台。其直观的界面结合了 AI 工作流、RAG 管道、Agent、模型管理、可观测性功能等，让您可以快速从原型到生产。
(默认c盘安装，安装路径：C:\Users\admin\AppData\Local\Programs\Ollama)1.1配置环境变量：ragflow能访问到：OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434ollama型下载路径：OLLAMA_MODELS=C:\xmx\dseek\OllamaModels 【模型存放路径，可自定义，ollam会根据配置将模型下载到该路径】1.2重启机器。
基于Docker和Ollama管理的本地最强模型部署
这三种特性是不能同时兼顾的，比如，在主数据库和从数据库同步数据的过程中网络出现了问题，那么这个过程就会被拉长，如果保证可用性，那么用户此时获取到的信息就不是强一致性的数据，在微服务架构中， P 是必须要保证的，所以 C 和 A 只能兼顾一个，也就是 CP 架构和 AP 架构。如果此时需要实现一个查询订单的功能，查询结果中需要包含商品信息，由于上面的两个子工程现在是分开的，并不是像之前一样写在一个工
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