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使用 LMDeploy 轻松部署 Llama-2 系列模型！
模型部署团队 LMDeploy 自然也要紧跟潮流，本文将带大家一起使用 LMDeploy 快速部署 Llama-2 系列模型。 LMDeploy 的 Llama-2 进阶之路 起步：7B/13B Meta 提供了 Llama-2 7B、13B 的对话模型，支持 4K 长度的 context windows。 因和 Llama 结构相同，所以只要在 LMDeploy 中增加 Llama-2 的对话模板即可。 小贴士：只要是和 Llama，Llama-2 结构相同的语言模型，LMDeploy 都可以部署。 欢迎大家提交这些模型的对话模板到 LMDeploy :) 为避免环境配置步骤，我们直接使用 LMDeploy 镜像来介绍 7B 模型的部署过程。 部署方式与 7B 的部署方式类似，只要在转模型结构时，把张量并行的参数设置为 8 即可。
1.8K30编辑于 2023-08-23 - 来自专栏NanBox
腾讯云 wafer2 上手，轻松部署小程序后端！
生产环境 官方文档说的都是开发环境，要是你想部署到生产环境，有些配置需要改一下。 域名 开发环境的域名是腾讯云分配的 xxx.qcloud.la，而生产环境需要使用自己在腾讯云里的域名。 通过腾讯云管理中心注册的域名，会自动部署 HTTPS 证书。但是要备案的话，需要登记服务器 ip，而 wafer2 的服务器 ip 是没有提供给我们的。目前备案只能再买一个服务器...... , db: 'cAuth', pass: '修改为生产环境密码', char: 'utf8mb4' },复制代码 在开发工具上传正式代码，再到管理中心的生产环境，点击「代码部署 这样就完成生产环境的配置及部署了。 比外需要注意，开发环境的 MySql 是 5.7 的，而生产环境是 5.6 的。注意不要在开发的时候使用 JSON 等 MySql 5.7 才有的功能。 保存之后点击「腾讯云」-「上传测试代码」，如果是第一次上传要勾上「部署后自动安装依赖」。等待上传成功，就可以测试我们的接口了。
3.1K10发布于 2019-07-09 - 来自专栏JavaEdge
使用KubeSphere轻松部署Bookinfo应用
在实际部署中，微服务版本的启动过程需要持续一段时间，并不是同时完成的。 2 Running 0 6m productpage-v1-560495357-jk1lz 2/2 Running 0 -f0qf0 2/2 Running 0 6m reviews-v2-1343845940-b34q5 2/2 Running 0 6m reviews-v3-1813607990-8ch52 2/2 Running 工作负载中，确保这四个部署都处于运行中状态，这意味着该应用已经成功创建。可能需要等几分钟才能看到部署正常运行。
52010编辑于 2024-01-11 - 来自专栏张善友的专栏
使用 MEF 轻松实现云部署
图 2 描绘了在 Global.asax 调用我们已创建的名为 MEFContext 的帮助程序类时该 Global.asax 中的启动工作。 图 2 在启动时生成目录 运行时复合 因为我们将要从存储中的文件加载目录，所以，我们将需要让这些文件进入我们的云存储容器中。 此外，使用 IfModifiedSince AccessCondition 可以通过快速轮询轻松地实现上述操作。 遗憾的是，当前对象模型没有适当的接口或者可轻松重复使用的定义的代码库，因此，使用一点继承以及一些封装可能是最佳选择。 请看一下我的 2012 年 2 月的专栏“Windows Azure 部署域”(msdn.microsoft.com/magazine/hh781019)，专栏中介绍了更新域的大致情形以及在各情况下如何重新启动实例
1.7K70发布于 2018-01-22 2025 轻松部署 Odoo 18 社区版
本文将深入解析传统部署方式的底层逻辑，并揭示如何通过自动化工具实现零门槛快速部署。 • SSL/TLS 证书自动续签 • 容器间通信加密 • 数据库访问白名单配置 持续维护成本 维护项目 月均耗时 技术门槛 版本升级 3h 高 数据备份 2h 中 性能调优 5h 极高 三、网九智能化部署方案 架构优化对比 - 传统部署 用户 -> Nginx -> Odoo容器 -> PostgreSQL容器 # 传统方式 time make deploy → 38m12s # 网九软件 time ws9-cli deploy odoo18 → 2m45s 四、实施指南 网九快速部署 # 初始化环境 ws9 ： AI 辅助配置：基于历史数据的智能参数推荐 边缘计算集成：支持分布式节点部署 合规性自动化：GDPR/HIPAA 等合规配置一键完成 通过网九的声明式部署接口，企业可以轻松实现： Deployment
1.7K10编辑于 2025-04-23- 来自专栏假装我会写代码
简单轻松部署你的项目 - Deployer
当你第一次成功部署的时候， Deployer 会自动帮你在服务器上生成一下文件： releases 包含你部署项目的版本（默认保留 5 个版本） shared 包含你部署项目的共享文件或目录（如：Laravel 自动部署 到了这里，恭喜你，已经可以愉快使用 Deployer 。 但是又有一个问题，每次提交 push 一次代码后都要运行 dep deploy 才会部署，有木有觉得很麻烦，接下来就说一下自动部署，相信你也想一切自动化的吧。 Webhook 并设置 hook 的网址 当然，你要在服务器上自动部署还需要在服务器上安装 deployer 并设置好部署配置，确保其能正常运行。 webhook 设置自动部署教程： Laravist - Coding Webhook 自动部署 Git 项目 利用WebHook实现PHP自动部署Git代码 使用PHP脚本远程部署git项目 如果你想使用图形化界面的部署工具
1.5K30发布于 2018-07-05 - 来自专栏Rainbond开源「容器云平台」
简化部署流程：Rainbond让Jeepay支付系统部署更轻松
通过 Rainbond 的“点点点”式应用管理和自动化运维功能，开发者可以轻松完成 Jeepay 系统的部署，极大减少了传统的部署难度和复杂性，让你更专注于业务的快速迭代和创新。 项目特性支持多渠道对接，支付网关自动路由已对接微信服务商和普通商户接口，支持V2和V3接口已对接支付宝服务商和普通商户接口，支持RSA和RSA2签名已对接云闪付服务商接口，可选择多家支付机构提供http Jeepay首先需要在你的服务器上部署 Rainbond，只需一条命令即可完成部署，更多部署方式请参阅 Rainbond 部署文档。 root+ password: ${MYSQL_ROOT_PASSWORD} redis:+ host: ${REDIS_HOST} port: 6379 database: 2 #1库：运营平台 #2库：商户系统 #3库：支付网关 timeout: 1000 password: rabbitmq:+ addresses: ${RABBITMQ_HOST}:5672
52210编辑于 2024-10-08 - 来自专栏陶士涵的菜地
轻松部署无压力-客服系统代码部署的全方位保障
针对您所关注的客服系统部署问题，我们早已构建起全流程保障体系，让部署过程从 “令人担忧” 变为 “轻松上手”。 我们网站：gofly.v1kf.com 部署流程：化繁为简的标准化操作 很多人担心代码部署需要高深的技术门槛，其实不然。 技术支持：全周期陪伴式服务 担心部署过程中遇到问题无法解决？ 我们构建了 “三级响应” 技术支持体系：部署前提供 1 对 1 环境评估服务，技术顾问会根据您的服务器配置提前预判可能出现的问题；部署中配备在线技术专员，通过远程协助实时解决操作疑问；部署后提供 72 功能完整性上，部署包与演示版本完全一致，包含自动回复、坐席轮换、机器问答、实时翻译等全部核心功能。为避免功能缺失疑虑，我们提供部署前后的功能对比清单，确保每一项承诺的功能都能正常使用。
19200编辑于 2025-07-22 - 来自专栏修己xj
使用Docker Compose轻松部署MinIO对象存储
在本文中，我们将介绍如何使用Docker Compose快速部署MinIO。 步骤2：创建Docker Compose文件 docker-compose.yml version: '3.7' # 所有容器通用的设置和配置 x-minio-common: &minio-common /data/data1:/data minio2: <<: *minio-common hostname: minio2 ports: - "9002:9001 /data/data2:/data minio3: <<: *minio-common hostname: minio3 ports: - "9003:9001 :9000/ 默认账号：minioadmin 默认密码：minioadmin _20230711074732.png 创建桶 上传下载文件 结论 通过使用Docker Compose，我们可以轻松地部署
3.3K10编辑于 2023-08-25 - 来自专栏HelloGitHub
使用 Docker 让部署 Django 项目更加轻松
，部署上线后，上述历史又重演一遍，想死的心都有了 那么我们有没有办法，让本地开发环境和线上环境保持一致？ 这样我们在部署上线前，就可以在本地进行验证，只要验证没问题，我们就有 99% 的把握保证部署上线后也没有问题（1%保留给程序玄学）。 这个办法就是使用 Docker。 但是先等一等，我们有两个镜像，一个是 django 应用的，一个是 Nginx 的，这意味着我们需要构建 2 次容器，并且启动容器 2 次，这会比较麻烦。有没有办法一次构建，一条命令运行呢？ 如果本地访问没有问题了，那么就可以直接在服务器上执行上面两条命令以同样的方式启动容器，django 应用就顺利地在服务上部署了。 /compose/local/Dockerfile image: django_blog_tutorial_v2_local container_name: django_blog_tutorial_v2
2K20发布于 2021-05-14 - 来自专栏IT大咖说
如何在OpenStack中轻松部署MySQL应用
阅读字数：2682 | 7分钟阅读 摘要 在大会上，EasyStack云解决方案架构师王璐详细介绍了MySQL在OpenStack中的应用，以及如何通过ESCloud AppCenter轻松部署MySQL 整个过程进展缓慢，一般的规模较大的企业都需要2、3天的时间。 开发测试团队也有了自己的私有云，可以按照自己的需求将开发测试环境部署到私有云平台。 通过简洁的界面，用户可以通过图标展示找到MySQL，然后使用点击、拖拽的方式进行选择和部署MySQL。 ESCloud 的每个应用程序都提供了所需配置的默认信息，用户可以按照这些默认信息轻松部署。 容器化实现了 MySQL的快速部署、动态扩展、资源高利用、成本降低。
3K30发布于 2018-06-04 - 来自专栏Rainbond开源「容器云平台」
使用Rainbond部署Logikm，轻松管理Kafka集群
快速部署Logikm 首先根据官网文档安装 Rainbond LogiKm 已发布至 开源应用商店 ，用户可搜索 logikm，一键安装 Logikm Kafka Manager [install-logikm.png ] 安装后，访问 logikm-front即可进入，默认密码：admin / admin 快速部署Kafka集群 上面我们已经部署了 Logikm，接下来我们也可通过 开源应用商店 安装Kafka集群并进行对接 已发布至 开源应用商店 ，用户可搜索 kafka，一键安装 Kafka-Zookeeper-Bitnami [install-kafka.png] 安装完成后，我们进入 kafka1 和 kafka2
46920编辑于 2022-02-17 - 来自专栏AI大流行时代
Ollama系列：轻松3步本地部署deepseek
本文主要介绍如何通过ollama快速部署deepseek、qwq、llama3、gemma3等大模型，网速好的小伙伴10分钟就能搞定。让你摆脱GPU焦虑，在普通电脑上面玩转大模型。 总结本文介绍了如何使用ollama本地部署DeepSeek等大模型，通过干货分享了ollama常用的指令，以及如何获取更多大模型。但是我们目前仍然只是在命令行使用大模型，非常的不友好。
1K10编辑于 2025-03-15 - 来自专栏Go 技术
使用 docker 轻松部署你的 Go 项目
那么如果我告诉你，部署 Go 项目同样也可以这么轻松愉快呢？这就是 Docker 的魅力所在。 本文将详细介绍如何使用 Docker 轻松部署 Go 项目，借助 Docker，你可以告别复杂的环境配置，不再纠结各种依赖版本的问题，只需要几个命令，就可以把 Go 项目打包成一个在任何地方都能运行的容器 接下来我们需要在 simple-web-app 项目根目录下创建并编写 Dockerfile 文件，以帮助我们实现自动化构建和高效部署。 因此，只需要一个 Docker 容器就可以完成整个项目的部署，过程相对简单。 为了简化这些管理和配置工作，使得多服务应用的部署更加简便和一致，我们可以使用 Docker Compose 工具。
4K22编辑于 2024-10-24 - 来自专栏机器之心
教程 | 如何使用 Kubernetes 轻松部署深度学习模型
2. 使用 Keras、Flask 和 Docker 提供深度学习模型接口。 3. 使用 Kubernetes 部署上述模型。 4. 享受你所掌握的新知识吧！ 步骤 2：使用 Keras 构建深度学习模型 现在，让我们使用 SSH 连接到虚拟机，并开始构建模型。最简单的方法是单击下图所示的虚拟机旁边的 SSH 图标。这个操作会在你的浏览器中打开一个终端。 2. The Docker client contacted the Docker daemon. 2. 现在让我们用 Kubernetes 部署该容器。 步骤 3：用 Kubernetes 部署我们的模型 1.
2.2K10发布于 2018-10-22 - 来自专栏信创系统开发
自己部署专属系统，轻松应对！
对于个人用户而言，其实还有一个选择，就是本地部署。因为 DeepSeek 是开源的，部署起来也不复杂。没有高端显卡，也没有关系，还有免费的云端 GPU 可以白嫖。 这个方法能有效提高推理效率，降低算力需求，过一阵使用这类方法的开源模型会大量涌现的，本地部署的就能有更有实际使用意义了。 今天是除夕，在此祝各位朋友新春快乐，万事如意，健康永伴！
26710编辑于 2025-02-05 - 来自专栏轻量服务器应用集合
【玩转Lighthouse】轻松部署个人专享云笔记
在自己的服务器上部署也无需担心隐私泄露方面的风险。 接下来就要请出今天的主角-为知笔记。 它支持私有化部署，支持部署到云服务器/本地主机。今天就演示一下如何将为知笔记docker版部署到轻量应用服务器。 [2sjd4ybamn.png? 1651503563&q-header-list=&q-url-param-list=&q-signature=98f3af157c7de3de97f7fd43113352141e799875] 准备 一台云服务器，2H2G 为了简化操作提升效率，docke的部署和管理会用到到宝塔面板。 [dd29e89a80c2bf701df195b9f0469d0a.jpeg] 然后点击重置密码重置下root用户密码。 在ssh界面直接输入命令回车执行即可一键部署。 部署需要拉取docker镜像，在命令没有执行完之前不要关闭ssh连接。
3.5K20编辑于 2022-05-02 - 来自专栏计算机与AI
三千字轻松入门TensorFlow 2
Tensorflow v1难以使用和理解，因为它不像Pythonic，但随着Keras发布的v2现在与Tensorflow.keras完全同步，它易于使用，易学且易于理解。 在这里，我们从tensorflow中导入了2个主要内容 ，即 Dense 和 Sequential。我们从tensorflow.keras.layers导入的 密集层是紧密连接的一种层。 = 2nd class ， 等等。 我们将在模型中添加L2正则化。在此处了解有关L2正则化的更多信息 。 要在我们的模型中添加L2正则化，我们必须指定要在其中添加正则化的层，并提供另一个参数 kernel_regularizer，并传递 tf.keras.regularizers.l2（）。
77930发布于 2020-11-19 - 来自专栏移动开发之家
Dagger2的轻松愉悦解析
Dagger2，依赖注入框架，一个刚接触时感觉麻烦，用久了就会“嘴上说不要，身体却很诚实”的开发润滑剂(◐‿◑)。 （本文为拖更而生） 一、Dagger2 介绍 1、为什么使用dagger2 谁用谁知道Σ(￣。 困了我们就开始咯 2、简单原理介绍 Dagger2 可以理解为一套开发规范，遵守这套规范编写的代码，通过Dagger2 的运行时注解，在编译时自动生成模版代码，已达到注入和复用的目的。 那么了解完这套模版规范，Dagger2 将不再神秘，“深入浅出”“指日可待”(˶‾᷄ ⁻̫ ‾᷅˵)啊。 倦了倦了 2、Qualifier 简单的理解，它就是一个Tag标记的作用。
75910发布于 2018-08-22 DeepSeek大模型本地私有化部署详尽步骤解析，助你轻松部署
大模型私有化部署，即将AI模型本地部署，在开始前，我们有必要先理解本地部署带来的好处是什么，它不仅仅是“换个地方运行AI”，更是对数据、成本和使用体验的一次全新掌控。 部署工具：【DS本地部署大师】市面上有多种本地部署工具，其中Ollama等命令行工具在开发者社区中广受欢迎。然而，这些工具通常需要用户具备一定的命令行操作和环境配置知识，对普通用户不够友好。 相比之下，「DS本地部署大师」则友好很多，我们可以通过一个简单的对比来理解其定位：特性DS本地部署大师Ollama等命令行工具核心特点图形化界面，一键式部署，专为简化流程设计。 接下来，我们来看下使用「DS本地部署大师」如何进行本地部署吧。准备工作：硬件检查与软件获取1、硬件配置检查：本地部署大模型对硬件有一定要求，主要是显卡和内存。 2、显卡：建议使用NVIDIA显卡，显存（VRAM）是关键。运行7B级别的模型，通常建议至少有8GB VRAM。模型参数越大，所需显存越多。3、内存：建议至少16GB RAM，32GB或以上更佳。
6K50编辑于 2025-08-25
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