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龙虾OpenClaw + 本地 Ollama 模型

按照实际操作的顺序整理,方便以后查阅或复现。| `ollama-qwen35/qwen3.5:35b-a3b` | 本地 MoE | ✅ 支持 | **当前默认,主力模型** || `ollama-local/my-deepseek-32b` | 本地稠密 | ❌ 不支持 | 备用,适合深度推理 |2. **切模型**:在 TUI 中输入 `/model ollama-qwen35/qwen3.5

#ubuntu#linux
Kubernetes 极速安装与排障实战手册 (v1.35.2)

sed -i 's/port: probe-port/port: 10257/g' /etc/kubernetes/manifests/kube-controller-manager.yaml# controller-manager 端口 10257。sed -i 's/port: probe-port/port: 10259/g' /etc/kubernetes/manifests/kube-s

#kubernetes#容器#云原生
龙虾OpenClaw + 本地 Ollama 模型

按照实际操作的顺序整理,方便以后查阅或复现。| `ollama-qwen35/qwen3.5:35b-a3b` | 本地 MoE | ✅ 支持 | **当前默认,主力模型** || `ollama-local/my-deepseek-32b` | 本地稠密 | ❌ 不支持 | 备用,适合深度推理 |2. **切模型**:在 TUI 中输入 `/model ollama-qwen35/qwen3.5

#ubuntu#linux
龙虾OpenClaw + 本地 Ollama 模型

按照实际操作的顺序整理,方便以后查阅或复现。| `ollama-qwen35/qwen3.5:35b-a3b` | 本地 MoE | ✅ 支持 | **当前默认,主力模型** || `ollama-local/my-deepseek-32b` | 本地稠密 | ❌ 不支持 | 备用,适合深度推理 |2. **切模型**:在 TUI 中输入 `/model ollama-qwen35/qwen3.5

#ubuntu#linux
docker镜像下载【被丰厚】

下面是没有用梯子 或者国外服务器的方法。

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#docker#容器#运维
docker--创建nginx镜像

一.docker构建镜像的方法: commit、dockerfile  1、使用commit来构建镜像:    commit是基于原有镜像基础上构建的镜像,使用此方法构建镜像的目的:保存镜像里的一些配置信息和修改的信息。相当于一个镜像的快照。  2、使用dockerfile来构建镜像:    dockerfile是快速构建所需(自定义)镜像。二.构建nginx镜像:当网上仓库下载的镜像没有你用的插

k8s1.16.3+Traefik 2.0.5部署亲测,阿里云和腾讯云(一)

k8s1.16.3+Traefik 2.0.5+centos7.7(centos7.8)注意事项:系统内核版本 > 4.0kubeadm 部署的 Kubernetes 系统组件的证书有效期是一年,在一年内执行任意一次更新集群命令就可与再次刷新证书为一年时间,如果想改成永久,可与网上查找修改 kubeadm 源码方法,手动编译,然后执行创建 kubernetes 集群操作。一、更新系统内核(全

龙虾OpenClaw 实用命令大全(最终完整版)

**`OPENCLAW_LOG_LEVEL=debug openclaw models list --all`** | **调试模式查看所有模型** || **`/model dashscope/qwen3.5-plus`** | **(在TUI中)临时切换模型** || `openclaw chat --model <模型ID> --prompt "你好"` | 直接对话测试 || `openc

#windows#microsoft
【aws】amazon linux使用密码登录或者root登陆

注意:使用pem私钥不允许直接登录root用户,只能登录默认用户例如:ec2-user ,ubuntu等等。注意:如果 PermitRootLogin 项找不到自行添加。amazon linuxssh使用密码登录。4、修改 sshd_config 文件。1、使用AWS控制台创建的密钥对或者。3、切换到root用户。5、重新启动ssh服务。设置好安全区组规则后。建议直接通过网页登录。2、创建root

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#服务器#运维
docker-compose部署canal

canal由来及相关介绍canal [kə'næl],译意为水道/管道/沟渠,主要用途是基于 MySQL 数据库增量日志解析,提供增量数据订阅和消费早期阿里巴巴因为杭州和美国双机房部署,存在跨机房同步的业务需求,实现方式主要是基于业务 trigger 获取增量变更。从 2010 年开始,业务逐步尝试数据库日志解析获取增量变更进行同步,由此衍生出了大量的数据库增量订阅和消费业务。详见>>

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