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大模型在当今人工智能领域占据着核心地位，其强大的能力正不断推动各行业的变革与创新。无论是对人工智能充满好奇的初学者，还是希望在该领域深入发展的专业人士，掌握大模型相关知识和技能都至关重要。以下为你详细介绍 2025 年从零基础入门到精通大模型的学习路线。
Kubernetes数据存储Kubernetes数据存储什么是数据卷三级目录Kubernetes数据存储什么是数据卷Pod本身具有生命周期，这就带了一系列的问题，当一个容器损坏之后，kubelet会重启这个容器，但是文件会丢失-这个容器会是一个全新的状态；当很多容器在同一Pod中运行的时候，很多时候需要数据文件的共享。 Docker支持配置容器使用存储卷将数据持久存储于容器自身文件系统之外的存储
Volume介绍Volume常见的类型。
Volume是Pod中能够被多个容器访问的共享目录，它被定义在Pod上，然后被一个Pod里的多个容器挂载到具体的文件目录下，kubernetes通过Volume实现同一个Pod中不同容器之间的数据共享以及数据的持久化存储。Volume的生命周期不与Pod中单个容器的生命周期相关，当容器终止或者重启时，Volume中的数据也不会丢失。
k8s数据存储
基于知识图谱的医疗问答系统（Kubernetes 部署版）
本文从 K8s 存储核心概念出发，通过 “本地目录 + PV+PVC” 和 “NFS+PV+PVC” 两个实践案例，详细讲解了 K8s 持久化存储的配置流程。重点介绍了 NFS 的跨节点共享优势，以及 StorageClass 动态 PV 的实现思路，帮助您理解 “Pod→PVC→PV→底层存储” 的层级关系。单节点存储需求：使用本地目录或 HostPath（适合测试环境）。多节点共享需求：使用
文章全面解析2025年主流LLM推理框架(vLLM、LMDeploy、SGLang等)的架构特点、性能差异和适用场景，提供基于不同应用需求的框架选型建议，介绍大语言模型智能体的架构设计及相关技术，展望智能体作为未来技术热点的潜力，并给出从零基础到进阶的学习路线，为开发者提供系统性的大模型技术指南。
在前面已经提到，容器的生命周期可能很短，会被频繁地创建和销毁。那么容器在销毁时，保存在容器中的数据也会被清除。这种结果对用户来说，在某些情况下是不乐意看到的。为了持久化保存容器的数据，kubernetes引入了Volume的概念。Volume是Pod中能够被多个容器访问的共享目录，它被定义在Pod上，然后被一个Pod里的多个容器挂载到具体的文件目录下，kubernetes通过Volume实现同一个
helm创建mysql集群配置pv测试连接
本文介绍了在Kubernetes上部署MySQL高可用集群的方案
摘要：本文介绍了在Kubernetes上部署Qwen-32B大模型的完整方案。核心包括：1）使用云原生技术解决资源消耗和启动慢问题；2）两大关键阶段（模型加载和智能流量调度）；3）华为云/火山引擎一键部署方案；4）自建部署的四个核心环节（容器化、存储策略、智能网关、运维优化）；5）不同场景下的决策建议。重点强调了智能网关在动态路由、并发控制和缓存优化中的关键作用，以及根据需求选择最适部署路径的方法
Docker Desktop启动mysql
备注：按照官方文档，排除官方文档不清楚的步骤，安装到最后一步了，只缺 HF_TOKEN了,因为我的kubernetes集群无法访问HF.
本文介绍了Kubernetes中的存储机制，重点讲解了emptyDir、hostPath、nfs、persistentVolumeClaim、configMap和secret这六类常见的存储方式。并针对每种存储方式给出了运行示例。
Kubernetes 将资源进行分组和版本化，形成了 Group（资源组）、Version（资源版本）、Resource（资源）。以下简称为 GVR。* Group：资源组，在 Kubernetes API Server 中也称其为 APIGroup。* Version：资源版本，在 Kubernetes API Server 中也称其为 APIVersions。* Resource：资源，在 K
【代码】k8s部署mysql5.7。
helm3安装mysql81. 下载chart 包2. 创建StorageClass3. 自定义value配置文件4. 安装5. 查看6. 连接1. 下载chart 包[root@master helm]# helm search repo mysqlNAMECHART VERSIONAPP VERSIONDESCRIPTION ...
然而，随着业务服务的激增和架构的复杂化，Kubernetes 集群的资源管理已逐渐成为一场成本与性能之间的“拉扯”。在生成式 AI 的浪潮下，计算资源，尤其是支撑所有服务运行与调度的 CPU 资源，已经从单纯的成本项目，升级为驱动创新速度与竞争力的底层基石。无论是发现过度配置的节点，还是追踪成本异常的集群，都能通过全新仪表盘快速定位，帮助用户实时掌握集群状况，为用户做出精准决策提供有力的数据支撑。
Jenkinsfile 是用来保存 Pipeline 代码的文件，通常用代码仓库管理，或者直接放置于服务的代码仓库中。方便对流水线上的代码进行复查/迭代；对管道进行审计跟踪；流水线真正的源代码能够被项目的多个成员查看和编辑。接下来再 GitLab 的源代码中添加 Jenkinsfile。首先点击代码首页的“+”号，然后点击 New file：在窗口中，添加通过模板更改后的 Pipeline，并且命
目前，市场正处于LLMs（大语言模型）和生成式人工智能的风口上。IBM的一项数据显示，将近三分之二的企业高管感受到了来自投资者的压力——要求他们加快使用生成式人工智能。自然而然，这种压力也传导到了数据科学和机器学习团队，他们肩负着抓住机遇、成功应用生成式AI的重任。随着形势的发展，LLMs的生态系统迅速分化为开源和商业化两种模式，“护城河”正被迅速填平。这一前所未有的局面促使许多团队思考一个问题：
这是某红书平台网友分享的自己找运维工作难得真实从业经历！这两年，IT行业面临经济周期波动与AI产业结构调整的双重压力，确实有很多运维与网络工程师因企业缩编或技术迭代而暂时失业。很多人都在提运维网工失业后就只能去跑滴滴送外卖了，但我想分享的是，对于运维人员来说，即便失业以后仍然有很多副业可以尝试。
摘要：用户在使用ezdown脚本下载Docker二进制文件时遇到403禁止访问错误。问题源于脚本中wget命令的user-agent参数不准确。解决方法包括：1)访问清华源镜像站确认地址；2)通过浏览器调试面板获取正确的user-agent值；3)修改脚本第164行相应参数。修改后问题解决，欢迎在评论区讨论其他相关问题。（98字）
Dashboard 是基于网页的 Kubernetes 用户界面。您可以使用 Dashboard 将容器应用部署到 Kubernetes 集群中，也可以对容器应用排错，还能管理集群本身及其附属资源。以上完成在Kubernetes 集群版本为1.23.6上部署Dashboard,关于Kubernetes 集群版本为1.23.6的详细步骤可以参考：https://blog.csdn.net/weixi
随着容器化和云原生技术的广泛应用，Kubernetes 已成为现代运维的“标配”。但它虽强大，也“脾气不小”。节点不Ready、Pod调度失败、Ingress 503、镜像拉取失败……一不小心就踩坑。本文为你梳理了 K8s 运维中最常见的故障类型，配套排查思路与解决方案，帮你在第一时间定位问题，快速恢复业务。这两年，IT行业面临经济周期波动与AI产业结构调整的双重压力，确实有很多运维与网络工程师因
想象一下，你是一位AI开发者，怀揣着打造下一个改变世界的AI应用的梦想。你开发的AI模型就像是一颗精心培育的种子，它需要合适的环境才能茁壮成长，发挥出最大的潜力。传统的部署方式就像是在每块土地上都要从头开始搭建一套复杂的灌溉和施肥系统，不仅耗时费力，而且一旦遇到环境变化，整个系统就可能崩溃。而现在，有了Docker和Kubernetes（简称K8s）这对强大的组合，就如同拥有了一种神奇的“种植盆”
生产环境K8S部署垂直模型核心方案 Kubernetes为生产环境大模型部署提供自动扩展、高可用和精细资源管理能力。核心架构采用多集群设计，通过全局负载均衡器分发流量。 关键部署要素： GPU资源管理：配置NVIDIA设备插件DaemonSet，实现GPU资源调度 节点分组：划分GPU节点组（如p3.8xlarge）和CPU节点组，通过标签区分工作负载 服务部署： 使用StatefulSet部署L
Kubernetes（K8s）诞生于2014年，是Google基于其内部Borg系统的开源实现。：如何高效分配数千容器的计算资源：动态环境下的服务发现与流量管理：故障自愈、滚动升级等运维需求截至2025年，全球超过92%的云原生应用运行在Kubernetes集群中，成为云计算基础设施的事实标准310。
OpenTelemetry（也称为 OTel）是一个开源可观测能力框架，由一系列工具、API 和 SDK 组成，使 IT 团队能够检测、生成、收集和导出远程监测数据以进行分析和了解软件性能和行为。比较流行的有Spring Cloud全家桶自带的Zipkin，点评的CAT, 华为的skywalking，Uber的Jaeger, naver的Pinpoint。opentelemetry项目迄今为止已获
Elasticsearch、Fluentd和Kibana。（EFK）技术栈也是官方推荐的一种方案。
主要学习掌握Kubernetes平台的使用
龙渊剑主负手而立，望着翻涌的Service Mesh混沌云海："诸弟子听令！三月之后，吾等将深入混沌秘境，参悟Service Mesh无上心法！" 霎时间，十万容器如星辰列阵，千道Service剑气直冲云霄。1.1 剑阵演化论：Deployment战略图谱 1.2 剑气分流术：Service核心奥义 1.3 剑意共鸣阵：ConfigMap同步大法。滚动更新时如移形换影，新剑影（Pod）须先通过健康
都2025年了 怎么还有年轻人要从事运维啊。运维这个行业20年前很火 10年前也火爆。可是最近几年随着公有云的完善，ai爆火，获得知识的途径简单方便等等因素。在有互联网瓶颈期已到，中国市场经济衰退内卷严重等等因素的加持。现在做运维要么你大学专业就是计算机并且学历要高学校要好，要么你技术业界大牛，或者经验丰富。要是只是会点三脚猫的功夫学历也不咋地。还真的建议你就学点别的都比做运维强。哪怕你学个机车维
在Python中实现基于Everything工具的文件搜索需要使用Everything的SDK或第三方库来实现与Everything的交互。Everything是由Voidtools开发的一款高效的文件搜索工具，它通过建立Windows文件系统的索引来实现快速搜索。使用上述方法，你就能在Python中利用Everything的强大搜索能力实现快速的文件搜索，这对于需要在大量文件中进行快速查找的场景
为什么一个已经在使用 Kubernetes 本身方面已经很挣扎的开发人员还要处理虚拟集群呢？答案可能会让您感到惊讶，但我相信虚拟集群实际上比单独的物理集群更容易处理，并且与本地 k3d、KinD 或 minikube 部署的集群相比具有相当多的优势。如果经常使用 Kubernetes，您可能知道问题所在：想尝试一个新应用程序，切换到另一个项目来工作，或者您有一段时间没有使用本地 Kubernete
PVC：持久卷申明（Persistent Volume Claim），申明需要使用的持久卷规格。配置值未更改，因为需要重新启动 Pod 才能从关联的 ConfigMap 中获取更新的值。PV：持久卷（Persistent Volume），将应用需要持久化的数据保存到指定位置。控制Pod，使Pod拥有多副本，自愈，扩缩容等能力。原因：我们的Pod部署的中间件自己本身没有热更新能力。运行中的一组容器，
云原生|kubernetes|CKA真题解析-------（6-10题）
为落实“人工智能+”行动有关部署，按照《国家数据局综合司关于征集高质量数据集典型案例的通知》（国数综科基〔2025〕70号）工作安排，经申报推荐、专家评审，国家数据局发布高质量数据集典型案例名单。低空数智产业专委会按照主体类型和行业类别进行解析，为相关单位提供参考和借鉴：一、主体类型比例分析：本次统计的 104 个高质量数据集典型案例中，申报主体涵盖央企、民企、国家部委及下属机构（含事业单位）三类
配置服务器/etc/hosts文件配置时间同步禁用iptable和firewalld服务关闭selinux关闭swap空间转发 IPv4 并让 iptables 看到桥接流量设置所需的 sysctl 参数，参数在重新启动后保持不变应用 sysctl 参数而不重新启动安装docker及containerd容器移除docker安装yum-utils包（提供了yum-config-manager)添加d
Kubernetes集群配置摘要 本文详细介绍了基于containerd容器引擎的Kubernetes集群配置步骤，主要包含以下内容： 环境准备：安装VMware虚拟机、CentOS8操作系统并创建快照 模板机配置： 配置阿里云yum仓库 关闭防火墙和SELinux 设置静态IP和主机名 关闭交换分区 配置内核参数 容器运行时安装： 添加containerd和Kubernetes仓库 安装cont
环境准备下载链接： 通过网盘分享的文件：icecream-ebook-reader-pro.exe等4个文件 链接:https://pan.baidu.com/s/1szqZW-h00dATNQ1GKoXhow 提取码: miao安装指南：https://blog.csdn.net/m0_66490812/article/details/137812550?提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可
人工定价：靠经验拍脑袋，10万条数据要算3天，还经常定高了没人买、定低了亏成本；传统AI部署：模型依赖Python 3.8+TensorFlow 2.5，换台服务器就报错（“我电脑上能跑啊？”），流量突增时直接宕机；运维复杂度：模型要更新、服务要扩容、故障要恢复，运维同学每天像"救火队员"。本文的目标是解决这三个问题：用容器化让AI模型"一次打包、到处运行"，用K8s编排让服务"自动扩缩、故障自愈
k9s是一款基于终端的Kubernetes集群管理工具，由开发者Derailed团队维护。它通过实时监控集群状态、提供交互式界面，让用户无需反复输入kubectl命令即可完成资源查看、调试和管理操作。为什么要用k9s呢？因为最近接触了一个私有云项目，这个云平台做的比较差，看不到任何监控信息。所以只能通过命令行方式，查询node节点，pod这些资源，使用情况。
下面主要说的还是使用kubeadm搭建的步骤。注意这里演示的是单节点操作执行的是完整的1-6，多节点主节点仍然执行[1-7]，从节点执行[1-4,5中加入集群,6,7]。: 需要用户手动配置，支持 containerd、CRI-O 等符合 CRI 标准的运行时。（单节点需要做，多节点不用做）删除控制平面上的污点，以便可以在其上调度容器。避坑： 默认虚拟机慢+吃资源，加 --driver=docke
基于策略的镜像复制：可以在不同的镜像仓库中对镜像进行复制传送，比如我们可以在官方镜像仓库中定义一个策略，让他实时地同步到我们自己的私有镜像仓库中。镜像的漏洞扫描：在我们真正的生产运维环境中，当一台机器需要上架，需要安装linux或windows系统，以及可能安装了我们的应用，如果需要对外发布的话，我们需要接入到漏洞扫描机器，出具一个漏扫的报告，只有当漏扫通过，这样的机器才允许上架，接入整个数据中心
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