1.前提是已经安装了docker ,按照上述步骤即可成功部署funasr。

【代码】基于docker+vllm实现qwen2.5vl-72b模型容器化部署。

本文主要讲解Jenkins+Gitlab+Docker实现CI/CD流水线，里面的配置结合自身项目情况做出改变，脚本也可采用pipline。后续我也会结合kubernetes+Harbor镜像仓库来实现，希望能对你有帮助。

本文介绍了PaddlePaddle深度学习框架的安装步骤。首先需要根据GPU驱动版本选择合适的PaddlePaddle GPU版本进行安装，并通过命令验证安装是否成功。随后安装PaddleX工具包，建议创建Python 3.10.12的conda虚拟环境。最后详细说明了如何使用paddlex命令启动指定产线服务，包括设置端口号、选择GPU设备等参数配置。整个过程涵盖了从基础框架安装到具体应用部署的

【代码】k8s部署rabbitmq集群（内网环境）

OpenClaw 调用本地模型的核心是「三对齐」：vLLM --served-model-name ≡ OpenClaw model.id（模型标识对齐）vLLM --max-model-len ≡ OpenClaw contextWindow（上下文对齐）vLLM 工具调用参数 ≡ OpenClaw 工具配置（工具调用对齐）按本文配置，你的本地 Qwen3-32B-AWQ 模型可稳定对接 Ope

本文介绍了在Ubuntu系统上部署NVIDIA GPU监控告警系统的完整流程。主要内容包括：1）通过DCGM Exporter监控GPU指标；2）配置Prometheus收集主机和GPU数据；3）设置Alertmanager实现邮件告警，包含CPU、内存、磁盘和GPU温度/显存等告警规则；4）使用Grafana进行可视化展示。系统采用Docker容器化部署，实现了对服务器资源和GPU状态的全面监控

IP划分主节点：192.168.157.134备节点1：192.168.157.135备节点2：192.168.157.136虚拟IP：192.168.157.199 （虚拟IP自己定义即可，一个不存在的IP）

OpenClaw 调用本地模型的核心是「三对齐」：vLLM --served-model-name ≡ OpenClaw model.id（模型标识对齐）vLLM --max-model-len ≡ OpenClaw contextWindow（上下文对齐）vLLM 工具调用参数 ≡ OpenClaw 工具配置（工具调用对齐）按本文配置，你的本地 Qwen3-32B-AWQ 模型可稳定对接 Ope

OpenClaw 调用本地模型的核心是「三对齐」：vLLM --served-model-name ≡ OpenClaw model.id（模型标识对齐）vLLM --max-model-len ≡ OpenClaw contextWindow（上下文对齐）vLLM 工具调用参数 ≡ OpenClaw 工具配置（工具调用对齐）按本文配置，你的本地 Qwen3-32B-AWQ 模型可稳定对接 Ope