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。
1.安装node、npm、cnpm apt install nodejs y apt install npm y node -v npm -v npm install cnpm -g --regist
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。
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。
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。
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
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 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
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
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>
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
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>
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
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
一、安装环境描述 整个环境采用VMware workstation搭建,一共5台虚拟机,所有虚拟机安装SLES15SP1系统,其中一台安装apache作为仓库使用,剩余4台用于搭建Storage6集群 -6-Updates | SUSE-Enterprise-Storage-6-Updates 5、安装基本软件 (所有节点和admin 关闭IPV6 (所有节点和admin) # vim /etc/sysctl.conf net.ipv6.conf.all.disable_ipv6 = 1 # 关闭 IPV6 net.ipv6.conf.default.disable_ipv6 = 1 net.ipv6.conf.lo.disable_ipv6 = 1 vm.min_free_kbytes = 2097152 访问SES6 Dashboard页面 http://172.200.50.39:8443/#/dashboard
部署静态文件 另见 django.contrib.staticfiles 的用法简介,请参见管理静态文件(CSS、images)。 当然,与所有的部署任务一样,魔鬼隐藏在细节中。每个线上环境的建立都会有所不同,所以你需要调整基本的纲要以适应你的需求。下面是一些常见的方法,可能有所帮助。 网站和静态文件位于同一台服务器上 如果你的静态文件和网站位于同一台服务器,流程可能像是这样: 将你的代码推送到部署的服务器上。 在一下的小节中,我们将演示一些示例的Fabric 脚本来自动化不同选择的文件部署。Fabric 脚本的语法相当简单,但这里不会讲述;参见Fabric 的文档 以获得其语法的完整解释。 既然你的静态文件服务器不会允许Django,你将需要修改的部署策略,大概会是这样: 当静态文件改变时,在本地运行collectstatic。
环境及软件版本: CentOS6.5x86_64 MySQL5.6.34编译安装版 MHA版本:mha4mysql-manager-0.56-0.el6.noarch.rpm mha4mysql-node -0.56-0.el6.noarch.rpm 节点角色: node93:10.1.20.93 默认主库 node94:10.1.20.94 从库1,原先主库宕机后可提升为主库【mha 管理节点也部署在这台机器上】 node95:10.1.20.95 从库2,不允许提升为主库 准备的VIP是 10.1.20.100/24 step1、配置主从关系 node93的/etc noarch.rpm node94上安装Manager包(当然,我们在3个节点都安装上Manager包也没问题): rpm -ivh mha4mysql-manager-0.56-0.el6.noarch.rpm $Mail::Sender::Error; return 1; } sub check_if_sendmail_ok{ #>>250 2.0.0 Ok: queued as 3532C6DA009D
Zookeeper集群节点 Zookeeper节点部署越多,服务的可靠性越高,建议部署奇数个节点,因为zookeeper集群是以宕机个数过半才会让整个集群宕机的。 Zookeeper集群部署记录 1)服务器信息 主机名 系统 IP地址 sign-zk01.wangshibo.cn ~]# java -version java version "1.7.0_151" OpenJDK Runtime Environment (rhel-2.6.11.0.el6_9-x86_64 u151 ]$ lsof -i:2181 COMMAND PID USER FD TYPE DEVICE SIZE/OFF NODE NAME java 7071 app 20u IPv6 :22:55,115 [myid:] - INFO [main:Environment@100] - Client environment:os.version=2.6.32-696.13.2.el6.
一、环境准备 1)CentOS release 6.5 (Final) 2)本例采用YUM安装,需要先配置好YUM源 3)为了实验的顺利,这里关闭防火墙和selinux 二、安装部署 1)配置vsftpd =================================== Installing: vsftpd x86_64 2.2.2-24.el6 Package(s) Total download size: 156 k Installed size: 340 k Downloading Packages: vsftpd-2.2.2-24.el6. Running Transaction Test Transaction Test Succeeded Running Transaction Installing : vsftpd-2.2.2-24.el6. x86_64 1/1 Verifying : vsftpd-2.2.2-24.el6.x86_64