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Loki+Grafana+Promtail 一站式日志解决方案

本文介绍了一个基于Loki+Grafana+Promtail的单机Docker日志解决方案,支持按项目采集、日志级别筛选和网页检索。主要组件包括Promtail(日志采集)、Loki(存储检索)和Grafana(可视化界面)。部署时需注意Windows/Linux路径配置差异,通过修改docker-compose.yml和promtail-config.yaml适配不同系统。系统提供一键启动、自动

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#logback#grafana#log4j
Jenkins + Java + Docker 流水线一键部署

本文介绍了基于Jenkins和Docker的Java项目自动化部署流程。通过清华镜像站下载Ubuntu25环境后,克隆Jenkins项目并上传至服务器,执行安装脚本完成Docker环境下的Jenkins部署(访问地址:IP:8080,默认账号admin/admin)。详细说明了从创建Job、配置流水线(使用Jenkinsfile)到成功构建的全过程,最终实现项目自动化部署。该方案解决了传统部署的环

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#servlet#docker#java +1
Jenkins + Java + Gitlab 流水线一键部署

本文介绍了基于Jenkins+Gitlab+Java的自动化部署方案。针对传统手动部署流程繁琐、易出错的问题,通过搭建CI/CD流水线实现代码提交后自动编译、打包和部署。详细讲解了Gitlab安装配置、Jenkins流水线创建、项目构建等关键步骤,最终实现SpringBoot等项目的一键自动化部署。该方案具有配置简单、稳定性高、可复用性强等特点,能显著提升Java项目的迭代效率和部署规范性,适合个

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#jenkins#java#gitlab
Ollama+DeepSeek+AnythingLLM 搭建本地智能体

本文介绍了如何在本地部署Ollama和AnythingLLM进行AI模型测试。首先需要从Ollama官网下载安装包并验证安装成功,然后选择适合本地测试的deepseek-r1:1.5b模型(1.1G大小)。接着从AnythingLLM官网下载桌面版安装包,安装完成后可在设置中配置嵌入器进行聊天测试。文中特别提醒本地测试时不宜选择参数过大的模型,以免对GPU要求过高。两个工具安装完成后即可实现本地A

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#AIGC
Python+LangChain+Ollama+Chroma实现RAG问答

Python+LangChain+Ollama+Chroma实现RAG问答

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#python#AIGC
大模型 100 词

【摘要】本文系统梳理了大模型领域的100个核心术语,基于B站视频《一小时从函数到Transformer》P7章节内容整理。词汇表严格遵循视频讲解顺序,涵盖基础理论(函数、符号主义/连接主义)、技术架构(Transformer、RLHF)、模型类型(GPT、Llama)、应用生态(RAG、智能体)及开发工具(Pytorch、CUDA)等全维度知识。每个词条均附原视频释义,如"涌现&quot

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#人工智能
LLaMAFactory、ModelScope 大模型微调实战(上)

本文介绍了如何使用阿里ModelScope平台和LLaMAFactory框架微调大语言模型Qwen3-4B。主要内容包括:1)在ModelScope免费实例中配置环境;2)准备包含身份信息和问答的中英文数据集;3)配置训练参数(如学习率、训练轮数等);4)下载Qwen3-4B模型并进行LoRA微调;5)测试微调后模型效果;6)将微调权重合并到基础模型中。整个流程耗时约15分钟,最终模型能准确回答关

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#语言模型#人工智能#深度学习 +3
LLaMAFactory、ModelScope 大模型微调实战(下)

本文介绍了微调后大模型的部署方法:1. 使用llama.cpp将HF格式模型转换为GGUF格式;2. 通过llama.app以CLI或Server模式部署模型;3. 尝试ollama部署遇到Qwen3模型不兼容问题;4. 演示了将GGUF模型上传至ModelScope平台并下载的完整流程。文章提供了从模型转换到实际部署的具体操作指南,重点介绍了llama.cpp工具链的使用方法。

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#人工智能#神经网络#深度学习 +2
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