实在是麻烦啊,所以这次我就用了 docker 部署。 run --rm -it -d --name halo -p 8080:8080 -v ~/.halo:/root/.halo ruibaby/halo 安装MySQL Halo 博客推荐使用 H2 数据库,但是爱捣鼓的我,怎么能满足一个H2 呢? H2Database 的配置。 Shanghai&allowPublicKeyRetrieval=true username: root password: 123456 注意 如果你的MySQL和halo 都是使用Docker部署的
网上有很多教程和指南,但很多并不适合初学者,或过于复杂且难以理解。 2、解决方案以下是一些比较简单易懂的 Django 部署指南:2.1 使用 mod_wsgi 部署 Djangomod_wsgi 是一个 Apache HTTP Server 模块,可以将 Django example.com> Order allow,deny Allow from all </Directory> ErrorLog /var/log/apache2/ example.com-error.log CustomLog /var/log/apache2/example.com-access.log common</VirtualHost>以下是一个使用 应用的示例代码:heroku create example-appgit push heroku mainheroku open以上就是我整理的一个通用的 Django 部署指南,具体的步骤和配置可能因项目需求和环境而异
6台CentOS虚拟机 JDK1.8部署 CentOS下JDK部署:https://ken.io/note/centos-java-setup 参考以上文章为每台虚拟机部署JDK8 4、ZooKeeper 集群部署 为什么要部署ZooKeeper 可以通过ZooKeeper完成Hadoop NameNode的监控,发生故障时做到自动切换,从而达到高可用 部署指引&要求 基于CentOS7部署ZooKeeper 参考以下文章,对HBase节点进行NTP部署 NTP服务器部署以及时间同步:https://ken.io/note/ntp-server-deploy-time-sync hdfs01节点部署NTP 因为HBase是基于Hadoop的应用 部署指引&要求 基于CentOS7部署Hadoop集群:https://ken.io/note/hadoop-cluster-deploy-guide 参考以上文章在以下节点部署 ,"col1:s1","row1_c2_s1_value" put "test","row2","col1:s2","row1_c2_s2_value" 全表扫描数据 hbase(main):006:0
2、Kafka架构 在Kafka集群(Cluster)中,一个Kafka节点就是一个Broker,消息由Topic来承载,可以存储在1个或多个Partition中。 服务器 准备3台CentOS服务器,并配置好静态IP、主机名 服务器名 IP 说明 kafka01 192.168.88.51 Kafka节点1 kafka02 192.168.88.52 Kafka节点2 ZooKeeper存储Broker、Topic等信息,这里我们部署三台ZK 服务器名 IP 说明 zk01 192.168.88.21 ZooKeeper节点 zk02 192.168.88.22 ZooKeeper 节点 zk03 192.168.88.23 ZooKeeper节点 部署过程参考:https://ken.io/note/zookeeper-cluster-deploy-guide 二、部署过程 1 、应用&数据目录 #创建应用目录 mkdir /usr/kafka #创建Kafka数据目录 mkdir /kafka mkdir /kafka/logs chmod 777 -R /kafka 2、
Ozone 的安装和运行有多种方式,支持从简单的本地节点 docker 部署,到大规模多节点的 Kubernetes 或物理集群部署。 Datanodes – Ozone 的 Datanode 代码既可以运行在 HDFS 的 Datanode 内,也可以独立部署成单独的进程。 搭建一个独立 Ozone 集群 将 ozone-<version> 安装包解压到目标目录,因为 Ozone 的 jar 包需要部署到集群的所有机器上,所以你需要在所有机器上进行此操作。
部署目录 image.png 连接centos系统,可以切换到root用户下。
2、ZooKeeper集群角色说明 ZooKeeper主要有领导者(Leader)、跟随者(Follower)和观察者(Observer)三种角色。 IP 说明 zk01 192.168.88.11 ZooKeeper节点 zk02 192.168.88.12 ZooKeeper节点 zk03 192.168.88.13 ZooKeeper节点 2、 软件版本说明 项 说明 Linux Server CentOS 7 JDK 1.8.0_161 ZooKeeper 3.4.11 3、部署JDK8 所有节点均需要安装JDK8 参考CentOS下部署Java7 /Java8: https://ken.io/note/centos-java-setup 三、部署ZooKeeper 本次一共要部署三个ZooKeeper节点,所有文中没有指定机器的操作都表示每个节点都要执行该操作 =/zookeeper/data dataLogDir=/zookeeper/logs clientPort=2181 server.1=192.168.88.11:2888:3888 server.2=
前言 该文章主要记录DAMODEL丹摩智算平台实践过程与心得体会,本次实践的内容为CogVideoX-2b-部署与使用;DAMODEL平台地址为:丹摩DAMODEL|让AI开发更简单! 点击上方DAMODEL地址,点击右上角"登录"按钮,选择下方的"去注册"按钮,设置用户名密码以及手机号后点击"立即注册"即可 注册完成后进到登录界面,使用账号登录或手机号登录 登录后的主界面为 二、部署 CogVideoX的核心技术是3D变分自编码器,能将视频数据压缩至原来的2%,在大幅降低计算资源需求的同时,保持视频帧的连贯性,解决生成过程中闪烁的问题。 (二)部署 1. ,所以实例配置可以选择NVIDIA-L40S,GPU数量、硬盘数量按照默认配置即可 框架选择PyTorch 2.3.0,设置好登录实例后并点击立即创建 立即创建之后等实例状态变成运行中就是创建成功了 2. 效果图: (2)下载完解压缩 tar -xf CogVideoX-2b.tar (3)解压后的目录如图 三、开始运行 调试 按照第二点部署环境后,接下来就是调试,CogVideoX所用的编程语言是Python
--master_ip=11.12.14.29 --master_port=3306 [server1] hostname=shytest candidate_master=1 [server2] hostname=shytest2 candidate_master=1 [server3] hostname=shytest3 no_master=1 接下来我们来解释每个参数的意义 manager_workdir secondary_check_script 若管理节点无法连接主库,则调用该脚本从从库检测主库状态 candidate_master 指定如果主库发生故障,优先提升该节点为主库 no_master 指定该节点不会成为主库 2. user=monitor --password=123456 -disable_relay_log_purge --workdir=/tmp/ >> /tmp/purge_relay_logs.log 2>
本文手把手对比 云服务直装 和 本地 Docker 部署 两种方案,附避坑指南与性能实测! 一、云服务部署:3 分钟极速开箱适合人群:快速验证原型 · 中小企业轻量化使用核心优势:零运维、免费用量额度、自动升级操作步骤:注册登录 访问 Dify 官网 → 点击「免费开始」→ 用邮箱/GitHub API 接入 云服务优缺点:优点缺点无需服务器,零运维敏感数据需信任云端自动享受新功能(如工作流)高阶功能需订阅企业版内置 CDN 加速全球访问模型响应速度依赖 API 供应商二、本地 Docker 部署 分钟构建私有环境适合人群:金融/医疗等强合规场景 · 需要连接内网系统核心优势:数据 100% 私有化 · 自定义 GPU 加速操作步骤:环境准备最低配置:Linux/MacOS/Windows WSL2 Qwen-4B 模型,单条查询响应 <2s(RTX 3060 GPU)四、避坑指南:高频问题解决方案镜像拉取失败# 替换国内镜像源 sed -i 's/ghcr.io/mirror.ghcr.io/g
2.环境配置 登录进来之后,点击左边菜单栏的Code,在搜索框中输入zh-stable-diffusion-webui-kaggle,选择XIN SIAC上传的notebooks,即第一个,获赞最高的, 手机验证通过之后,选择显卡,这里建议用GPU T4 x2,然后打开“Internet on”。 /Mikubill/sd-webui-controlnet /kaggle/working/stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet 2. aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://civitai.com/api/download/models/5021 -d aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://civitai.com/api/download/models/14459?
Harbor 旨在帮助企业用户更安全地存储和管理 Docker 镜像,并且简化镜像的部署流程。 1.下载harbor 离线包较大,国内环境不易下载成功,可私信我这里获取,下面的演示是基于在线安装包。 download/v2.8.3/harbor-offline-installer-v2.8.3.tgz tar -xvf harbor-offline-installer-v2.8.3.tgz cd harbor 2.
OpenClaw 支持通过 Docker 容器化部署,适用于需要环境隔离、快速验证或在无本地安装权限的主机上运行的场景。 因此,Docker 并非仅用于全容器化部署。 二、系统要求 Docker Desktop(macOS/Windows)或 Docker Engine(Linux) Docker Compose v2 至少 2GB 内存(1GB 主机可能因内存不足导致构建失败 ) 足够磁盘空间存储镜像与日志 若部署于公网 VPS,请务必参考《安全加固》文档,特别是关于 DOCKER-USER 防火墙策略的配置。 2.
5 部署 Kafka 集群 5.1 机器规划 Zookeeper 节点和 Kafka 节点共用同一台物理机。 5.3 部署 Zookeeper Kafka 官网提供的压缩包中包含了 Zookeeper 所需的文件,我们可以直接使用 Kafka 提供的文件来部署 Zookeeper。 当然你可以单独下载 Zookeeper 的安装包来部署。 #节点 1 echo "1" > /usr/local/zk/myid #节点 2 echo "2" > /usr/local/zk/myid #节点 3 echo "3" > /usr/local Kafka原理:kafka之mmap文件读写方式] (https://blog.csdn.net/daijiguo/article/details/104871390) [Apache Kafka 集群部署指南
ComfyUI-BOOT基于官方ComfyUI构建,内置:Python运行环境PyTorch(按CUDA/架构区分)ComfyUI本体启动与下载脚本用于简化ComfyUI的部署与启动流程。 2.安装Docker环境使用以下一键脚本快速部署Docker及相关组件(包含DockerEngine、DockerCompose等):展开代码语言:BashAI代码解释bash<(wget-qO-https 所有可用镜像版本标签技术社区ComfyUI论坛https://comfyui.com/forum:用户讨论与问题解答Docker官方文档https://docs.docker.com:Docker容器技术详细指南 NVIDIAContainerToolkit文档https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/latest/index.html:GPU容器化部署指南结语使用轩辕镜像访问支持可改善 如需进行目录定制、生产化部署、多GPU管理等高级配置,请在充分理解官方行为的前提下自行调整。如遇问题,优先参考GitHubIssues与官方文档说明。
简单部署 chatgpt 指南 如下文章地址来源于我的掘金主页文章,本次将介绍如何简单的部署 chatgpt 到你的 linux 服务器或者 windows 机器上 项目语言 Go 语言 部署项目步骤 6946954600733736967 windows Go 环境安装可以参看:golang windows 环境安装 https://cloud.tencent.com/developer/article/1867433 2. 项目的部署非常简单,查看我的掘金文章地址,按照步骤即可迅速的完成部署 go 项目 chatpt 接入 wx https://juejin.cn/post/7176813187705077816 文章中 现在服务器压力很大,超时时间远远大于 5 秒 因此做了一个简单的尝试,将每次请求 gpt 的结果缓存起来,待下一次同一个用户发送信息的时候,则将上一次的问题答案回复出来,或者用户直接问完问题之后,回复 “答案” 2个字到订阅号 ,即可看到之前问过的所有问题的答案 例如 欢迎兄弟们体验,欢迎兄弟们将自己的机器人部署起来
窗口使用以下命令,即可打开MinIO minio.exe server d:\MySoft\MinIO\data 当出现以下画面就表示已经登陆好了 在cmd窗口界面可以看到以下信息: 因此,我们选择2的 bucket: your-bucket-name 关于配置文件中的accessKey,secretKey,bucket这三个参数,要在WebUI界面进行配置,如下: 1.在主页界面找到Buckets 2. return ResponseEntity.status(HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR).build(); } } } 以上就是MinIO的服务部署指南
chutes-miner 部署指南 本文档整理了在 Kubernetes 集群上部署 chutes-miner 的步骤,包括集群初始化、钱包准备以及节点管理等操作。 1. '{}' --cmd 'kubeadm init --skip-phases=addon/kube-proxy' 添加工作节点: sealos add --nodes 172.29.133.134 2. 部署 chutes-miner 创建命名空间和镜像拉取凭据: kubectl create ns chutes || true kubectl create secret docker-registry graval-service-chutes-miner-sg-node-group-gpu-1 -n chutes chutes-miner delete-node \ --name chutes-miner-gpu-2 sg-node-group \ --miner-api http://8.219.223.71:32000 kubectl delete svc graval-service-chutes-miner-gpu-2
本文将详细介绍如何部署ZooKeeper服务。开始部署1. wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/zookeeper/current/apache-zookeeper-3.5.5-bin.tar.gz2. xiaoyu创建子节点:create /xiaoyu/sex "man"删除节点:delete /xiaoyu/sex删除所有节点,包括子节点:deleteall /xiaoyu结语通过上述步骤,您已经成功部署了
基于 KubeSphere 玩转 Kubernetes 第二季|ARM 版 OpenEuler 22.03 部署 KubeSphere v3.4.0 不完全指南(2)大家好,欢迎来到运维有术欢迎来到云原生运维实战系列之基于 本文简介本文是 ARM 版 OpenEuler 22.03 部署 KubeSphere v3.4.0 不完全指南 的续集,受限于字符数量限制,无奈只能将完整的文档拆成了两篇。 也正是因为本文并没有涉及利用官方源码及 Dockerfile 构建 ARM 镜像的相关内容,所以才取名为不完全指南。2. Nginx 服务,验证服务是否成功部署。 总结本专题主要实战演示了在 ARM 版 openEuler 22.03 LTS SP2 服务器上,利用 KubeKey v3.0.10 自动化部署最小化 KubeSphere v3.4.0 和 Kubernetes