源自Palantir的FDE（前线部署工程师），AI to B的银弹？

"前线部署工程师"（Forward Deployed Engineer）这个概念最近在硅谷AI创业圈高频出现。 不是工程师驻场开发就叫FDE，真正的精髓在于"产品化咨询"。 他在最新访谈里拆解了关键三点： 工程师要同时懂技术栈和客户业务逻辑，能当场把需求翻译成代码 解决方案必须能快速抽象成产品功能，否则就是定制化外包 团队要配置"三栖人才"：20%销售+30%产品+50%工程

OpenAI FDE 负责人最新访谈：大模型想成功落地，要靠前线部署工程师

MIT 一份报告给出的结论是，95% 的企业 AI 部署项目最终都无法落地。大家看到了无数酷炫的 Demo，但在解决真实世界的复杂问题时，这些技术往往会碰壁。 为什么会这样？ OpenAI 和 Palantir 给出的答案是：前线部署工程（Forward Deployed Engineering，简称 FDE）。 FDE 的概念很简单：将最懂核心技术的工程师，直接「嵌入」到客户的业务团队中，与行业专家并肩作战。 他们不是传统的销售工程师或技术支持。他们的任务不是演示产品，也不是解决 bug，而是： 1. 在摩根士丹利的项目中，核心的技术管线其实只用了 6 到 8 周 就搭建完成了。但是，整个团队花了更久的时间，进行一轮又一轮的试点、评估和迭代。 Colin 认为，今年大家都在谈论 Agents，但部署 Agents 依然很复杂。

6、选择部署策略

在本章中，我们将介绍部署微服务的策略。 6.1、动机 部署单体应用程序意味着运行一个或多个相同副本的单个较大的应用程序。 更具挑战性的是尽管如此复杂，部署服务也必须快速、可靠和具有成本效益。 有几种不同的微服务部署模式。我们首先看看单主机多服务实例模式。 从多方面来讲，这是应用程序部署的传统方式。每个服务实例在一个或多个主机的标准端口上运行。主机通常被当作宠物对待。 图 6-1 展示了该模式的结构： ? 这种模式有几个变体。 图 6-2 展示了该模式的结构： ? 这是 Netflix 部署其视频流服务的主要方式。Netflix 使用 Aminator 将每个服务打包为 EC2 AMI。 图 6-3 展示了该模式的结构： ? 要使用此模式，请将您的服务打包成一个容器镜像。容器镜像是由运行服务所需的应用程序和库组成的文件系统镜像。一些容器镜像由完整的 Linux 根文件系统组成。

部署（6.前端项目）

1.安装node、npm、cnpm apt install nodejs y apt install npm y node -v npm -v npm install cnpm -g --regist

前端工程师之ES6

初识ES6 ES6：最新版的JS，ECMAScript标准 JavaScript语言(实现)，它还有多种称呼： ECMAScript6.0 ECMA6 ES6 变量 var——重复定义不报错；没有块级作用域 .. => xx filter 过滤 x, x, x, x, x, x => x, x, x... forEach 迭代、遍历 字符串 字符串模板 "xxx" 'xxx' `x${变量}xx es6面向对象 什么是同步——只有操作完事了，才往下执行，一次只能做一个事儿 什么是异步——这个操作进行中，其他操作也能开始，一次可以做多个事儿 异步的优势：1.用户体验好； 2.高效 同步的优势：简单 没用es6异步例子 '); let hot=$.ajax('/get_hot'); let list=$.ajax('/get_list'); let hot=$.ajax('/get_hot'); 使用es6- /aaa.js'); 打包发布自己的nodejs包 ES6模块化： 参考文档 import export #输出 export {x, x, x}; #引入 import mod from ".

研发工程师玩转Kubernetes——部署应用

我们先在Docker上部署应用，然后再在kubernetes上部署，并对它们进行对比学习。 Docker部署应用 查看运行中的容器 docker ps 可以看到下面的表头，此时没有一个运行中的容器。 CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES 部署应用 docker run --name nginx-container -p 80:80 bf36b6466679: Pull complete 15a97cf85bb8: Pull complete 9c2d6be5a61d: Pull complete 6b7e4a5c7c7a: Pull docker stop deae7732c685 docker rm deae7732c685 Kubernetes部署应用 Kubernetes虽然是容器管理工具，但是它最小可创建、管理和部署的计算单元叫 部署Service 为了能通过本机的IP访问服务，我们需要创建kubernetes的另外一个核心功能——Service。

本地部署ChatGLM-6B

今天在自己的 PC 上部署和体验了ChatGLM-6B的推理服务，简单记录一下流程。 ChatGLM-6B 简介 ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于 General Language Model (GLM) 架构，具有 62 亿参数。 结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存）。 ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技术，针对中文问答和对话进行了优化。 硬件环境 我的 PC 使用的是 RTX 2060 Super 显卡，具有 8GB 显存，可以满足 ChatGLM-6B 的部署要求。 另外这个 web ui 的功能还是相对有些捡漏，并且缺乏必要的安全措施，不建议直接部署到公网上。

.Net 6 linux部署成服务

1、首先确保Linux环境可以正常运行.Net 6网站 2、编辑服务运行文件 vim /usr/lib/systemd/system/测试.service 测试.service内容如下: [Unit] # 描述服务的类别 After=network.target [Service] WorkingDirectory=/网站部署路径 一次性进程 Type=forking # 启动当前服务的命令 ExecStart=/home/dotnet/dotnet/sdk/dotnet /网站部署路径

TP6多应用部署

tp6默认是不会开启多应用的，此时我们需要在项目目录下输入以下代码开启多应用模式。

工程师常用的6种最佳实践

泰思勒定律也被称为复杂度守恒定律。该定律指出每一个过程都有其固有的复杂性，存在一个临界点，超过了这个点过程就不能再简化了，你只能将固有的复杂性从一个地方移动到另外一个地方。

Centos6服务器部署JavaWeb项目(tomcat6+jdk6)

本博客介绍腾讯云服务器的Centos6系统部署JavaEE项目 安装Tomcat6 yum -y install tomcat6 tomcat6-webapps tomcat6-admin-webapps tomcat6-docs-webapp tomcat6-javadoc 安装Mysql，安装过程会有设置密码的提示，注意记住密码 yum -y install mysql mysql-server mysql-connector-odbc mysql-devel libdbi-dbd-mysql 设置Mysql、Tomcat6开机启动 chkconfig mysqld on chkconfig tomcat6 on 重启mysql和tomcat6 /etc/init.d/mysql restart /etc/init.d/tomcat6 restart 检验： 输入http://ip:8080

django 1.8 官方文档翻译： 6-6-1 部署 Django

部署 Django 虽然Django 满满的便捷性让Web 开发人员活得轻松一些，但是如果不能轻松地部署你的网站，这些工具还是没有什么用处。Django 起初，易于部署就是一个主要的目标。 有许多优秀的方法可以轻松地来部署Django： 如何使用WSGI 部署 部署的检查清单 FastCGI 的支持已经废弃并将在Django 1.9 中删除。 如何使用FastCGI、SCGI 和AJP 部署Django 如果你是部署Django 和/或 Python 的新手，我们建议你先试试 mod_wsgi。 在大部分情况下，这将是最简单、最迅速和最稳当的部署选择。 另见 Django Book（第二版）的第12 章 更详细地讨论了部署，尤其是可扩展性。

RH7.9安装部署GreenPlum 6

一、部署资源规划 1.内存：官方建议每台16GB，每个primary30GB。 2.磁盘空间：GP软件安装：2GB，GP数据盘需要保持使用量不超过70%。 master 192.168.31.202 sdw1 seg1,seg2,mirror3,mirror4 192.168.31.203 sdw2 seg3,seg4,mirror1,mirror2 二、部署参数配置 安装 会自动安装依赖，前提条件是需要联网 apr apr-util bash bzip2 curl krb5 libcurl libevent (or libevent2 on RHEL/CentOS 6) 无gpcheck 检查工具，所以不改文件系统，不影响集群安装 gp6 之前版本 gpcheck检查文件系统不通过时，可注释掉gpcheck脚本检查文件系统的部分代码。 在gp6 之前，有一个工具gpseginstall ,可以安装各个节点的gp软件。根据gpseginstall的日志可以分析出，gpseginstall的主要步骤是： 1.

Yi-6B-chat WebDemo 部署

Yi-6B-chat WebDemo 部署 Yi 介绍 由60亿个参数组成的高级语言模型 Yi LLM。 为了促进研究，Yi 已经为研究社区开放了Yi LLM 6B/34B Base 和 Yi LLM 6B/34B Chat。 AutoModel, AutoTokenizer from modelscope import GenerationConfig model_dir = snapshot_download('01-ai/Yi-6B-Chat streamlit chatbot powered by Self-LLM") # 定义模型路径 mode_name_or_path = '/CV/xhr_project/llm/model/Yi-6B-chat

CharacterGLM-6B FastApi部署调用

snapshot_download, AutoModel, AutoTokenizer import os model_dir = snapshot_download('THUCoAI/CharacterGLM-6B # 加载预训练的分词器和模型 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("/root/autodl-tmp/THUCoAI/CharacterGLM-6B trust_remote_code=True) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("/root/autodl-tmp/THUCoAI/CharacterGLM-6B autodl的端口映射到本地，从而在本地使用api uvicorn.run(app, host='0.0.0.0', port=6006, workers=1) # 在指定端口和主机上启动应用 Api部署调用 在终端输入以下命令启动api服务 cd /root/autodl-tmp python api.py 默认部署在 6006 端口，通过 POST 方法进行调用，可以使用curl调用，如下所示： curl

tp6+webhook 实现自动部署

global user.password"你的密码"//生成本地文件用于记录用户名和密码git config --global credential.helper store5.配置weebhook图片  6. 为你创建的用户图片 执行git的语句需要如下条件 1.root权限的用户,2.可配置全局git账号执行git指令时就无需输入账号密码3.我们下面用到的shell_exec()函数就是默认这里的user用户7.安装tp6 = $subject; $mailSender->Body = $body; //返回邮件对象 return $mailSender; }}2.自动化部署控制器 $addresses = array_unique($addresses); try { // 更新说明 $title = '部署成功通知 <HTML <html> <body>

{$body['project']['name']}已部署成功

chatglm-6b on ubuntu 本地部署

https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple Writing to /root/.config/pip/pip.conf ChatGLM3部署 下载源码 git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM3 安装依赖 conda activate chatglm-6b-310 # 务必激活 cd ChatGLM3 pip3 install 切换环境 conda activate chatglm-6b-310 安装依赖 # 安装依赖 https://hf-mirror.com/ pip3 install -U huggingface_hub bge-large-zh-v1.5 git lfs pull Linux系统下查看GPU占用情况 nvidia-smi watch watch -n 2 --color gpustat --c 参考资料 Linux快速部署 ChatGLM3-6B 大模型加载的参数介绍及推荐表 Linux系统下查看GPU占用情况 Dify docker 部署要搞清楚的两个文件 https://github.com/THUDM/ChatGLM3

《微服务设计》第 6 章　部署

第 6 章　部署 在众多相互依赖的微服务中，部署却是完全不同的情况。 现在 然后把精力放在镜像创建和部署的自动化上即可。这个简洁的方法有助于我们实现另一个部署概念：不可变服务器 6.6.2　不可变服务器 但是如果部署完成后，有人登录到机器上修改了一些东西呢？ 使用统一接口来部署给定的服务都是一个很关键的实践。 在很多场景下，都有触发部署的需求，从本地开发测试到生产环境部署。 这些不同环境的部署机制应该尽量相似，我可不想因为部署流程不一致，导致一些只能在生产环境才能发现的问题 ---- 6.13　小结 首先，专注于保持服务能够独立于其他服务进行部署的能力，无论采用什么技术，请确保它能够提供这个能力

CharacterGLM-6B Transformers部署调用

snapshot_download, AutoModel, AutoTokenizer import os model_dir = snapshot_download('THUCoAI/CharacterGLM-6B AutoModelForCausalLM import torch # 使用模型下载到的本地路径以加载 model_dir = '/root/autodl-tmp/THUCoAI/CharacterGLM-6B , history=history) print(response) 部署 在终端输入以下命令运行trans.py，即实现CharacterGLM-6B的Transformers部署调用 cd /root

Hadoop集群部署教程-P6

Hadoop集群部署教程-P6 Hadoop集群部署教程（续） 第二十一章：监控与告警系统集成 21.1 Prometheus监控体系搭建 Exporter部署： # 部署HDFS Exporter wget 0.1389em;margin-right:0.05em;"><span class="sizing reset-size<em>6</em>