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【LLM】VLLM:容器运行 ModelScope 模型

本文介绍如何通过 **Docker** 快速运行 **VLLM** 并加载 **ModelScope** 模型,适合需要 GPU 加速推理和大模型部署的场景。

#云原生#语言模型
【GIS】GeoServer:地图服务容器发布与调用

本文介绍了在 Linux(或 Windows 11 搭配 WSL)环境下,利用 Docker 进行 GeoServer 的开发与部署,从而实现本地调试与容器化管理,并使用 Cesium 加载 WMS 地图服务。

#云原生#语言模型#智慧城市 +1
【Python】UV:境内的深度学习环境搭建

本文将介绍如何在国内网络环境中使用 **UV** 快速构建深度学习开发环境,包括 UV 的安装、Python 下载加速、项目初始化、依赖管理与运行方式。

#uv#深度学习#人工智能
Incus 容器部署与 GPU 分配

在 Incus 中,当你执行 incus storage set default size=100GiB 扩容 loop-backed(循环设备支持)的存储池(如 btrfs 或 lvm 后端)时,不会立即占用主机磁盘的全部 100GiB 空间。安装 BTRFS 和 LVM 的工具包,确保 Incus 初始化时能检测并启用高级存储后端(如 BTRFS),从而支持高效的快照、克隆和卷管理功能,避免回

#容器#linux
Docker 在国内网络环境下的使用

在国内,由于访问 Docker 官方镜像仓库时速度较慢,使用国内的镜像源可以显著提升 Docker 镜像的下载速度。本文将介绍如何在 Ubuntu 系统上配置 Docker,使用国内镜像源并优化 Docker 配置。

#docker#网络#容器
开发容器中自动化配置 AI 编程环境

开发容器(Dev Container)是一种基于 Docker 等容器技术的标准化开发环境方案,由微软和 GitHub 主导的开放规范。它将项目所需的完整开发环境——包括编译器、调试器、依赖库、工具链、编辑器插件等——打包到一个可复用的容器镜像中,并通过配置文件进行声明式管理。本文阐述在开发容器中集成 AI 编程工具的架构方案。该方案的核心在于解耦环境依赖与工具配置,确保在新建项目、克隆仓库或重建

#自动化#人工智能#运维
【Python】uvpacker:跨平台打包 Windows 应用

`uvpacker` 用于在 macOS、Linux 或 Windows 上构建 Windows平台的 Python 应用分发

#python#开发语言
【Python】docxnote:优雅的 Word 批注

告别繁琐的 Run 拆解与 XML 锚点维护,像操作纯文本一样,以字符区间精准进行 DOCX 批注

#python#开发语言
【Mac】MacTeX:使用 VSCode 进行 LaTeX 写作

本文介绍在 macOS 上安装 MacTeX,并配置 VSCode + LaTeX Workshop,实现高效的 LaTeX 编译与写作环境。

#macos#vscode#ide
【Linux】耗时任务执行并邮件通知

在日常开发或运维中,经常会遇到下载大文件、拉取镜像、运行数据处理、编译任务或在远程服务器执行长时间任务但无法持续监控终端的情况。这类任务通常耗时较长,用户希望它们能在后台稳定运行,并在完成后自动反馈结果,而不依赖复杂的调度系统。因此目标是:任务后台执行 + 自动通知结果 + 尽量轻量化实现。

#linux#运维#服务器
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