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OpenCode是一个开源的AI编程助手,支持多种LLM模型,可通过Docker部署。摘要如下: 部署优势:Docker提供环境隔离、可移植性,便于CI/CD集成和模型服务管理 安装方式: 国内推荐一键脚本安装(内置镜像源优化) 外网环境可使用官方Docker安装 使用场景: 本地测试:临时交互式容器 开发环境:建议构建自定义镜像,使用非root用户,挂载独立配置目录 生产环境:需遵循安全规范,包

n8n是一款开源工作流自动化平台,兼具低代码和可编程特性,支持连接不同系统、API和服务,实现任务自动化、数据同步等流程。核心功能包括400+集成节点、AI原生支持、企业级特性和自托管能力。部署分为测试和生产环境,测试环境使用SQLite和latest镜像,生产环境需固定版本和PostgreSQL。启动容器时需注意权限管理和资源配置,生产环境还应配置自动重启和资源限制。n8n不支持多副本并行运行,

DIFY-WEB是基于Dify.AI开发的LLM应用平台前端Docker镜像,支持通过容器化方式快速部署。本文详细介绍了部署流程:1) 准备Docker环境;2) 拉取langgenius/dify-web镜像;3) 配置容器端口映射、数据持久化和环境变量;4) 进行功能测试和日志检查。针对生产环境,提供了数据持久化、HTTPS配置、资源限制等优化建议,并涵盖故障排查方法和定期更新策略。通过这套方

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本文详细介绍了开源向量数据库MILVUS的Docker容器化部署方案。MILVUS作为高性能向量搜索引擎,支持十亿级高维向量的存储、索引和查询,广泛应用于AI领域。部署过程涵盖环境准备(Docker安装、镜像拉取)、容器部署(测试/生产环境配置)、功能测试(Python SDK操作验证)以及生产优化(数据持久化、资源分配、监控告警)。重点讲解了GPU加速支持、TLS加密配置、故障排查等关键环节,并

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本文详细介绍了大模型工具集verl的Docker部署方案。verl是一款专注于大模型训练与推理的工具,支持强化学习优化和多引擎推理,特别适合企业级应用场景。文章提供了三种Docker部署方案:快速测试方案、挂载目录方案(推荐)和企业级docker-compose方案,并详细说明了GPU环境配置、镜像拉取和常见问题解决方法。通过Docker部署可解决复杂依赖环境问题,实现开箱即用、版本快速切换和服务

本文详细介绍了LANGFUSE开源LLM工程平台的Docker容器化部署方案。主要内容包括:环境准备(Docker安装与验证)、镜像拉取(版本选择与验证)、容器部署(单容器与Docker Compose编排)、功能测试(服务验证与核心功能测试)以及生产环境优化建议(安全加固、性能调优和监控运维)。文章提供了完整的部署流程指南,涵盖数据库配置、数据持久化、HTTPS设置等关键环节,并针对常见问题给出

LOBE-CHAT是一款基于容器化的开源聊天机器人框架,支持私有ChatGPT/LLM网页应用部署。该框架采用Docker容器化技术,提供快速部署、环境一致性和跨平台运行能力。部署流程包括Docker环境准备、镜像拉取、容器启动及功能测试。生产环境建议配置持久化存储、资源限制和安全加固措施,如HTTPS加密和权限控制。框架支持灵活扩展,可通过环境变量配置API密钥、模型选择等功能参数。提供完整的故








