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示例：在后台运行一个名为 my_container 的容器，将容器的端口80映射到主机的端口8080，使用镜像 my_image。“docker run” 命令是容器化应用程序的基础之一，它提供了灵活的选项，可以根据需要配置容器的各种行为和特性。-a, --attach=[]：默认值是 []，在启动后进入容器的标准输入、输出和错误输出（类似于ssh）。--attach=[]：默认值是 []，在启动
在前四章中，我们深入探讨了Docker沙箱技术、LangGraph框架和FastAPI框架，为构建多智能体系统提供了坚实的技术基础。Docker提供了容器化隔离和资源管理的能力，确保每个智能体可以在独立、安全的环境中运行。LangGraph提供了基于图计算的智能体编排框架，使得复杂的工作流程能够以直观、灵活的方式表达和管理。FastAPI提供了高性能的API服务框架，将智能体系统的功能暴露为标准的
容器技术的概念并非Docker首创，其根源可以追溯到20世纪70年代的chroot系统调用。chroot允许改变进程及其子进程的根目录，为进程提供了一个隔离的文件系统视图。这一简单而强大的机制为后来的容器技术发展奠定了基础。随着时间的推移，FreeBSD在2000年引入了jail机制，进一步增强了进程隔离能力。而真正推动容器技术走向成熟的是Linux内核在2002年引入的命名空间（namespac
LangGraph 的核心抽象将所有 Agent 交互建模为状态机（State Machine）。与 LangChain 的链式调用不同，LangGraph 允许循环、分支和并行执行，这对构建复杂的多智能体沙箱系统至关重要。状态（State）的定义在多智能体沙箱环境中，状态不仅仅是消息历史，还需要包含执行上下文、沙箱元数据和资源配额信息：节点的函数签名设计每个节点接收状态并返回更新片段。在沙箱执行
传统的提取方法往往受限于特定领域的数据分布或预定义的硬编码模式，而由浙江大学与蚂蚁集团联合推出的 OneKE 系统，通过构建一套容器化、模式引导（Schema-Guided）的多智能体框架，为解决复杂真实场景下的结构化知识获取提供了新的理论路径与工程实践方案。它通过容器化的多智能体设计，既保留了 LLM 的灵活性，又通过知识库引入了传统软件工程的严谨性，是未来知识图谱自动化构建的重要基石。OneK
本文记录了在Ubuntu 24.03系统上使用kubeadm部署Kubernetes 1.35集群的详细过程及踩坑经验。部署采用1个master和2个worker节点架构，使用containerd作为容器运行时。主要解决了三个关键问题：1)通过阿里云镜像源预下载k8s组件镜像；2)放弃Calico改用Flannel实现网络插件；3)配置containerd镜像加速。文章提供了完整的部署命令和配置文
当你问 ChatGPT 「37 乘以 89 等于多少」，它可能突然反问：「」——这不是要控制你的电脑，而是它要调用自己内部的「沙盒电脑」来运行 Python 计算。这个拟人化的瞬间，让许多非技术背景的用户恍然大悟：原来 AI 也需要「实体」来干活，不是《星际迷航》里那种纯思维计算机。
摘要 本文介绍了如何在Kubernetes集群中发布第一个容器化应用。主要内容包括： 通过YAML配置文件定义Pod，而不是使用命令行直接运行容器 YAML文件的基本结构：apiVersion、kind、metadata和spec等关键字段 一个Pod中可以包含多个容器，一个YAML文件也可以定义多个Pod 使用kubectl apply命令创建Pod 查看Pod状态的多种方法：kubectl g
组件高可用方式关键配置多实例 + LB3 实例，Endpoints 自动负载均衡Leader 选举Leader 选举etcdRaft 集群3 节点，Quorum=2CoreDNSDeployment (2 副本)Kubelet独立运行 + 自动重启Containerd独立运行 + 无状态设计CiliumDaemonSet每节点运行 + Shim 隔离完全高可用- 控制平面组件均支持故障自动转移无单
本文详细介绍了Kubernetes集群的安装配置流程，主要包括：1）彻底清理并重新安装指定版本(19.03.15)Docker，配置阿里云镜像源；2）设置Docker和containerd的systemd cgroup驱动，配置镜像仓库；3）系统环境初始化（关闭防火墙、SELinux和swap）；4）配置Kubernetes网络参数和阿里云yum源，安装指定版本(1.20.9)kubelet等组件
文章分析了RAG架构三大类型（向量、LLM推理、知识图谱）在准确率与效率上的权衡，指出当前评估体系过度关注准确率而忽视成本与延迟。详细比较了各架构的适用场景、成本结构和性能特点，提出从延迟需求出发的决策框架，强调应计算总拥有成本而非仅追求准确率提升。最后给出针对不同场景的架构推荐和渐进式优化路径，帮助开发者构建高效经济的RAG系统。
文章通过作者重构核心模块的经历，揭示了当前AI Agent编程的局限性。AI缺乏对"隐性逻辑"的感知，在处理复杂代码时会出现静默卡死、数据乱序等问题。作者发现自己陷入"伪代码陷阱"，即为了让AI理解逻辑，写的指示已接近代码本身，失去了使用AI的意义。结论是：对于高复杂度的存量改造，目前的Agent还无法独立完成，更适合作为"外骨骼"辅助而非"外包"替代。
本文介绍了一种三模态混合RAG系统，结合BM25（精确关键词）、向量检索（语义相似性）和GraphRAG（实体图关系）三种检索方式，并通过重排序提高精度。文章详细解释了单一检索方法的局限性，提供了完整代码实现，包括索引构建、检索融合和重排序等组件，帮助开发者构建生产级RAG系统，解决传统RAG"答非所问"的问题。---
Moltbot 是一款面向个人用户的自托管 AI 助手容器化应用。它支持在用户自有设备或服务器上运行，兼容多种操作系统与平台，帮助用户构建完全可控的个人 AI 助手环境。
摘要 本文介绍了一种基于Docker-Compose和ZLMediaKit的低延迟流媒体解决方案，实现HLS(m3u8)实时转FLV并自动清理闲置资源。方案包含：1)宿主机环境准备，创建持久化目录；2)定制精简版config.ini配置文件，重点优化资源回收机制；3)Docker-Compose编排服务，映射端口和挂载目录；4)前端验证页面示例代码。核心特点是支持按需生成HLS/FLV流，并在无人
需验证用户数据在系统各模块（采集、存储、处理、删除）的实时合规路径，传统人工测试难以覆盖分布式架构中的数据漂移现象。：AI系统处理的图像/语音等非结构化数据，需新型测试工具识别敏感信息（如人脸、声纹）的合规处理逻辑。：法案要求企业在45天内响应数据删除/访问请求，测试需构建压力场景验证系统极限处理能力。数据来源：2026年CCPA合规测试基准报告 [样本量：200家企业]结合PKI技术验证数据加密
摘要：云原生环境下，Kubernetes的自愈机制面临复杂场景挑战。传统规则驱动方式在故障预测和根因分析方面存在局限，而AI技术正带来革新：通过智能故障检测（如NodeProblemDetector强化）、AI决策引擎和闭环验证系统（如k8sGPT）提升自愈能力。测试实践需构建AI测试矩阵，结合ChaosMesh等工具验证MTTR等指标，并关注Spot节点回收等典型场景。未来将向多模态学习、强化学
Docker+NVIDIA Container Toolkit+Ray+vLLM单卡3090单容器分布式联合运行Qwen3-4B-Instruct-2507模型
SWIRL是开源企业级AI搜索和RAG平台，无需迁移数据或搭建向量数据库，Docker一行命令即可部署。支持连接100+企业应用(SharePoint、Confluence等)，保留原有权限控制，提供知识库搜索、客服助手、开发助手等功能。后端采用Python+Django，支持联邦搜索和智能排序，帮助团队平均每周节省7.5小时，适合数据分散在多个系统的企业使用。
本文提供了一份完整的、基于kubeadm工具构建生产级Kubernetes高可用集群的详细指南。内容涵盖从底层容器运行时技术原理（CNI、OCI、CRI）的解析，到集群规划、系统环境准备、内核优化，再到核心组件部署（Containerd、高可用API-Server负载均衡、kubeadm初始化）以及最终的集群验证。指南特别聚焦于Kubernetes 1.24+版本已弃用Docker-shim的背景
kubelet是Master在Node节点上的Agent，管理本机运行容器的生命周期，比如创建容器、Pod挂载数据卷、下载secret、获取容器和节点状态等工作，kubelet将每个Pod转换成一组容器。Kubernetes API，集群的统一入口，各组件协调者，以RESTful API提供接口服务，所有对象资源的增删改查和监听操作都交给APIServer处理后再提交给Etcd存储。根据调度算法为
本文展示vivo GPU平台的总体架构，介绍容器平台在大规模GPU容器集群稳定性建设措施，以及探索多种GPU容器降本提效的解决方案。分享AI工程训练平台大规模训练稳定性建设，及GPU利用率提升实践经验。
选择谷歌镜像：google_containers/nginx-ingress-controller，选择阿里云镜像最新版本修改deploy.yaml文件中的拉取镜像地址。ingress-nginx是使用nginx作为反向代理和负载均衡的k8s的ingress控制器。deploy.yaml文件是一个资源清单。
Clawdbot是一个开源的、自托管的个人 AI 助手框架。它以本地服务或守护进程的形式运行，通过接入不同的消息通道（如 Telegram、Discord、Slack 等）与用户交互，并根据配置执行自动化任务。完全自托管：非 SaaS，数据和运行完全由用户控制CLI + Gateway 服务：核心运行方式，支持多种部署模式配置驱动：通过配置文件定义 Bot 的行为和接入通道长期运行：适合作为后台服
Next AI Draw.io 是一款基于Next.js的AI驱动图表工具，通过自然语言指令即可自动生成专业图表（如架构图、流程图等）。支持多种AI服务商（OpenAI、Anthropic、Google AI等），提供Docker快速部署方案。用户只需输入描述（如"设计用户登录系统流程图"），AI即可在draw.io画布上生成对应图表。工具还支持版本历史管理、渐进式优化和图表识
本文详细介绍了在本地部署Qwen大语言模型的完整流程。通过Docker容器化技术实现模型轻量化部署，利用WSL子系统在Windows环境下搭建Ubuntu环境，并针对常见安装问题提供解决方案。文章包含显存-模型适配对照表、模型下载与测试方法、Docker容器构建步骤，以及使用Tailscale实现内网穿透的分布式部署方案。整个过程涉及环境配置、模型量化、性能测试等关键环节，为开发者提供了从零开始部
浏览器沙盒就像个老练的保镖——它可能不是完美的，身上也有伤疤（漏洞），但它在过去的 30 年里确实保护了数十亿人。而现在，它可能要承担新的使命：成为 AI 代理的安全运行环境。问题是，这个 30 岁的保镖，准备好迎接 AI 时代了吗？
摘要： Docker提供四种网络模式：Bridge（默认，隔离性好但性能略低）、Host（高性能但隔离差）、None（完全隔离无网络）和Container（共享容器网络）。每种模式适用于不同场景，如Bridge适合Web服务，Host适合监控工具，None用于安全沙箱，Container模仿K8s Pod。生产环境中需权衡性能、隔离性和端口管理，2026年趋势是结合CNI插件优化网络性能。掌握这些
Portainer 是目前（2026 年）最受欢迎的开源 Docker / Kubernetes 可视化管理工具之一。它把复杂的 docker 命令行操作变成点几下鼠标就能完成的 Web 界面，尤其适合个人开发者、NAS 用户、小团队、家庭服务器运维。结合内网穿透工具后，即使服务器没有公网 IP、没有端口映射，也能随时从手机/电脑/异地访问 Portainer，实现真正的“随时随地管容器”。
Clawdbot 是一款开源的运行在您自己的设备上的个人 AI 助手，该项目聚焦于 Claude 等大模型能力，打造跨平台的 AI 助手操作体验。如果你想要一个感觉像本地助手、速度快、始终在线的单人个人助理，那一定不要错过。
详细介绍了containerd 2.x版本中镜像仓库的配置方法。主要内容包括：1）配置结构说明，采用"一仓库一目录"原则；2）分步配置实战，从版本确认、创建目录到编写hosts.toml文件；3）配置验证方法，推荐使用nerdctl工具；4）常见问题解决方案表，如配置不生效、HTTP仓库连接失败等问题。重点强调了目录名与仓库地址必须严格匹配，以及K8s环境下镜像地址需包含完整仓
导语：在windows10的docker中启动非GPU应用容器会报错libnvidia-ml.so.1: file exists: unknown。但是这个镜像在其他linux环境可以跑。并且在wsl中运行mysql和zk容器是没问题。以下是2个镜像的history。10.10.3.5/cta/java-egl:01IMAGECREATEDCREAT
重启后：Runtimes: io.containerd.runc.v2 io.containerd.runtime.v1.linux nvidia runc。看看有没有daemon.json，没有就新建 touch daemon.json;下载nvidia-container-runtime。sudo vim daemon.json写入文件。重启前：sudo docker info。一键安装doc
【代码】怎么在docker中使用nvidia显卡。
容器
——容器
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