LocalAI的核心优势在于其兼容性和部署灵活性:作为OpenAIAPI的替代品,现有基于OpenAIAPI开发的应用可无缝迁移至LocalAI;同时,其容器化部署方式简化了安装配置流程,降低了本地化部署的技术门槛 本文将详细介绍如何通过Docker容器化方式部署LocalAI,包括环境准备、镜像拉取、容器配置、功能测试及生产环境优化建议,为用户提供可快速落地的部署方案。 环境准备Docker环境安装LocalAI采用容器化部署方式,需先确保系统已安装Docker环境。 \#限制最大内存使用为8GB--cpus=4\#限制使用4个CPU核心-p8080:8080\-v/opt/localai/data:/app/data\-v/opt/localai/models:/app CPU和内存资源,建议:小型模型(如7B参数):至少4核CPU、8GB内存中型模型(如13B参数):至少8核CPU、16GB内存大型模型(如30B+参数):建议使用GPU加速版本缓存配置:启用请求缓存功能
今天我要和大家分享一个超实用的教程——在本地服务器上无需高昂价格的GPU也能运行离线AI项目的开源神器:LocalAI,并结合cpolar内网穿透工具实现轻松远程使用的详细步骤。 在本文中,我将详细介绍如何使用Docker快速部署LocalAI,并结合cpolar内网穿透工具实现远程访问。无论你是技术新手还是有经验的老手,都能从中学到实用的知识和技巧! 【视频教程】 支持CPU推理运行的开源AI神器LocalAI本地安装与远程使用教程 1. Docker部署 本例使用Ubuntu 22.04进行演示,使用Docker进行部署,如果没有安装Docker,可以查看这篇教程进行安装:《Docker安装教程——Linux、Windows、MacOS 如图所示,现在就已经成功实现使用公网地址异地远程访问本地部署的LocalAI来用AI大模型聊天啦!
# Django部署\(Apache\) > 在前面的章节中我们使用**python3 manage.py runserver**来运行服务器。这只适用测试环境中使用。 > > 使用[Apache](https://httpd.apache.org/)和[mod\_wsgi](http://www.modwsgi.org/)部署Django 是一种久经考验的将Django /sites-available/myproject.conf ./ ``` #### 8,执行命令 生效当前配置 ```py sudo a2ensite myproject.conf 如果需要让这个配置失效
# Django部署\(Apache\) > 在前面的章节中我们使用**python3 manage.py runserver**来运行服务器。这只适用测试环境中使用。 > > 使用[Apache](https://httpd.apache.org/)和[mod\_wsgi](http://www.modwsgi.org/)部署Django 是一种久经考验的将Django /sites-available/myproject.conf ./ ``` #### 8,执行命令 生效当前配置 ```py sudo a2ensite myproject.conf 如果需要让这个配置失效
今天为您带来一套颠覆性的本地化部署方案——基于LocalAI的智能计算架构。这个开源项目能将普通PC升级为具备强大AI运算能力的终端设备,实现高效模型推理与多样化内容创作。 现在就让我们共同探索这套低成本、高效率的本地智能部署方案! 【视频教程】 支持CPU推理运行的开源AI神器LocalAI本地安装与远程使用教程 1. Docker部署 本例使用Ubuntu 22.04进行演示,使用Docker进行部署,如果没有安装Docker,可以查看这篇教程进行安装:《Docker安装教程——Linux、Windows、MacOS 如图所示,现在就已经成功实现使用公网地址异地远程访问本地部署的LocalAI来用AI大模型聊天啦! 最后,我们使用固定的公网地址在任意设备的浏览器中访问,可以看到成功访问本地部署的LocalAI Web UI页面,这样一个永久不会变化的二级子域名公网网址即设置好了。
二、安装之前环境部署 服务器系统:Ubuntu 16.04.2 LTS Web服务器: Openresty/1.13.6.1 数据库:云数据库RDS(MySQL数据库) PHP版本:7.1.8 PHP版本支持列表 drupal config zend_extension=opcache.so pcache.memory_consumption=128 opcache.interned_strings_buffer=8 opcache.max_accelerated_files=4000 opcache.revalidate_freq=60 8、重启php-fpm sudo systemctl restart php-fpm.service
二、安装之前环境部署 服务器系统:Ubuntu 16.04.2 LTS Web服务器: Openresty/1.13.6.1 数据库:云数据库RDS(MySQL数据库) PHP版本:7.1.8 PHP版本支持列表 drupal config zend_extension=opcache.so pcache.memory_consumption=128 opcache.interned_strings_buffer=8 opcache.max_accelerated_files=4000 opcache.revalidate_freq=60 8、重启php-fpm sudo systemctl restart php-fpm.service
n8n 的核心功能 完全开源免费:n8n 采用 MIT 开源许可,源代码托管于 GitHub,用户可自由查看、修改与部署。 可视化工作流编排:通过直观的拖拽式界面构建多步骤自动化流程,降低技术门槛。 开源地址 Github:点此跳转 部署教程 安装要求最低配置:1C2G,建议 2C4G 使用体验更好。 n8n%402.1.4/editor-ui.tar.gz tar zxvf editor-ui.tar.gz 3、编写docker-compose文件 # 切换到 n8n 部署目录 cd .. # 写部署内容 , "tags": [] } 总结 本文主要带大家使用 docker-compose 部署 n8n,最近慢慢将自己近几年 AI 相关使用心得以及部署基础设施分享出来,慢慢沉淀下来,也希望大家也能通过 文章目录 n8n 的核心功能 它能解决什么问题 开源地址 部署教程 访问 总结 function Catalogswith(){document.getElementById("catalog-col
1.2 2025年本地AI部署技术趋势 2025年,本地AI部署技术呈现出以下几个明显趋势: 模型量化技术的成熟:通过INT4、INT8等低精度量化技术,使得大模型能够在资源受限的设备上高效运行。 3.2 使用Docker部署LocalAI Docker是部署LocalAI的推荐方式,它能够简化安装过程并确保环境的一致性。 混合云部署:结合本地和云端优势的混合部署模式 自动模型选择:根据任务和硬件条件自动选择最佳模型和参数 多模态能力:本地部署方案对多模态模型的支持将逐步增强 结论 总结与展望 本教程全面介绍了2025年本地 通过本教程的学习,您应该能够: 理解本地AI部署的优势和挑战 根据自己的需求选择合适的部署方案 完成从安装配置到优化维护的全流程操作 实现多模型协同部署和性能监控 掌握故障排除和资源优化的方法 随着AI 下一步建议 实践项目:尝试使用本教程中的方法部署一个完整的AI应用 社区参与:加入相关开源社区,分享经验和获取最新资讯 持续学习:关注模型优化和部署技术的最新进展 性能调优:深入研究模型量化和硬件加速技术
TIP二进制部署 k8s - 部署 kube-apiserver***转载请注明出处:https://janrs.com/dchk有任何问题欢迎在底部评论区发言。 部署 kube-apiserver1.创建目录!NOTE每台 master 服务器都要创建。 kubernetes/server/bin/ && \cp kube-apiserver kube-controller-manager kubectl kube-scheduler /usr/local/bin/5.部署 学习部署后可以修改为:2。 kube-apiserver 组件部署成功。转载请注明出处:https://janrs.com/dchk有任何问题欢迎在底部评论区发言。
TIP 二进制部署 k8s - 部署 kubelet 自签名 server 证书方式 *** 转载请注明出处:https://janrs.com/5vgk 有任何问题欢迎在底部评论区发言。 部署 kubelet 自签名 server 证书方式 自签名其实就是手动颁发证书的自动化。自签名颁发证书也是由 kubelet 的 ca 机构颁发的。
TIP二进制部署 k8s - 部署 kubelet 手动颁发证书方式***转载请注明出处:https://janrs.com/24e1有任何问题欢迎在底部评论区发言。部署 kubelet! NOTE部署 kubelet 之前需要初始化系统环境。在 node 节点上,kubelet 是需要对外提供服务的。在 k8s 中,调用 kubelet 服务的也只有 kube-apiserver。 NOTE这里部署的 node 节点的 ip 地址为:172.16.222.231。生成的 server 证书只针对该服务器生成。 启动服务8-1.设置 kube-apiserver 的客户端证书参数! 后面再部署网络插件。***至此。node 节点的 kubelet 部署成功。转载请注明出处:https://janrs.com/24e1有任何问题欢迎在底部评论区发言。
TIP二进制部署 k8s - 部署 coredns 插件***转载请注明出处:https://janrs.com/b1uy有任何问题欢迎在底部评论区发言。部署 coredns 插件! NOTE在 node 节点部署。安装直接下载对应硬件架构的 coredns。 8-1-1.创建 dev 命名空间kubectl create ns dev8-1-2.打标签这里给 node 打标签部署kubectl label node k8s-node01 dev-node=true8 NOTE部署 nginx 并且创建 nginx 服务,再用 busybox 检测是否能自动发现服务。nginx 部署在跟 busybox 同个命名空间 dev 下。 二进制域名解析插件 coredns 部署成功。转载请注明出处:https://janrs.com/b1uy有任何问题欢迎在底部评论区发言。
TIP二进制部署 k8s - 部署 kube-scheduler***转载请注明出处:https://janrs.com/av3u有任何问题欢迎在底部评论区发言。 这里 kube-controller 部署在 kube-apiserver 的服务器上,不单独部署。ip 设置成 kube-apiserver 的一样的就行。 NOTECN 参数表示用户名,必须设置为 k8s 中设定的 system:kube-schedulerO 参数表示用户组,必须设置为 k8s 中设定的 system:kube-schedulerkubernetes 学习部署后可以设置为:2。 kube-scheduler 部署成功。转载请注明出处:https://janrs.com/av3u有任何问题欢迎在底部评论区发言。
TIP 二进制部署 k8s - 部署 kubelet TLS Bootstrap 引导证书方式 *** 转载请注明出处:https://janrs.com/i3vk 有任何问题欢迎在底部评论区发言 部署 kubelet 1.TLS Bootstrap 引导证书方式 ! /kubernetes.io/zh-cn/docs/reference/access-authn-authz/authentication/#static-token-file) 在前面的手动颁发证书教程中提到的 等待 3-5 分钟,pod 会慢慢的全部部署。部署后查看节点是否变成 Ready。 NOTE 此处教程只针对 kubelet 的客户端 client 证书。 上面的方式是通过手动通过授权的。也可以配置使用自动授权以及证书到期后自动更新时间。
TIP二进制部署 k8s - 部署 kubectl***转载请注明出处:https://janrs.com/3x5q有任何问题欢迎在底部评论区发言。 部署 kubectlkubectl 作为 kube-apiserver 的客户端工具,需要访问 kube-apiserver 的服务,所以需要 kube-apiserver 的 ca机构为其签发客户端 NOTECN 参数表示用户名,这里设置为 k8s 中设定的 adminO 参数表示用户组,这里设置为 k8s 中设定的 system:masterskubectl 作为客户端,不需要设置 hosts 参数 kind: ClusterRoleapiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1metadata: name: system:certificates.k8s.io: kubectl 部署成功。转载请注明出处:https://janrs.com/3x5q有任何问题欢迎在底部评论区发言。
一、前言 1、本教程主要内容 MySQL 8.0安装(yum) MySQL 8.0 基础配置 MySQL shell管理常用语法示例(用户、权限等) MySQL字符编码配置 2、本教程环境信息与适用范围 安全设置介绍 MySQL 8 新增了安全设置向导,这对于在服务器部署MySQL来说,简化了安全设置的操作,非常棒。 2、MySQL 8 安全设置示例 进入安全设置 mysql_secure_installation 设置示例 Securing the MySQL server deployment. #修改2:增加mysqld配置(文件结尾) #charset character-set-server=utf8mb4 collation-server=utf8mb4_general_ci 3、 in-mysql-never-use-utf8-use-utf8 MySQL远程访问与bind-address问题 https://serverfault.com/questions/139323/how-to-bind-mysql-server-to-more-than-one-ip-address
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君 说明 前记:最近跟着哔站码神之路做了一个SpringBoot练手项目,第一次操作碰到了很多困难和问题,尤其是在部署部分,走了很多弯路,这里写下自己的部署过程,供大家参考 一些指令可能会出错,大家可以结合手动操作的方式进行(比如,我看的教程中用mkdir创建文件比如blog.conf,但是文件格式有问题,总是会带有一个后缀比如blog.conf.swp什么的,然后我就在左边文件目录手动新建文件 )打包到云服务器 利用docker部署mysql,redis,ngix,app,admin。 docker来配置MySQL;并将mysql数据文件布置到宿主机中,稍微麻烦一些,但是安全性得以提高 配置mysql之前,希望大家先在自己的宿主机上安装MySQL,linux上保姆级的mysql安装教程 参考一 参考二 还有个问题,大家可能会问后台管理部署为什么没有?
LLM大模型部署实战指南:Ollama简化流程,OpenLLM灵活部署,LocalAI本地优化,Dify赋能应用开发 1. 3.LocalAI 部署 LocalAI 是一个本地推理框架,提供了 RESTFul API,与 OpenAI API 规范兼容。 Dify 支持以本地部署的方式接入 LocalAI 部署的大型语言模型推理和 embedding 能力。 models path: /models 7:16AM INF LocalAI version: v1.24.1 (9cc8d9086580bd2a96f5c96a6b873242879c70bc) LocalAI API 服务部署完毕,在 Dify 中使用接入模型 在 设置 > 模型供应商 > LocalAI 中填入: 模型 1:ggml-gpt4all-j - 模型类型:文本生成 - 模型名称:
TIP二进制部署 k8s - 部署 kube-controller-manager***转载请注明出处:https://janrs.com/12dz有任何问题欢迎在底部评论区发言。 这里 kube-controller 部署在 kube-apiserver 的服务器上,不单独部署。ip 设置成 kube-apiserver 的一样的就行。 NOTECN 参数表示用户名,必须设置为 k8s 中设定的 system:kube-controller-managerO 参数表示用户组,必须设置为 k8s 中设定的 system:kube-controller-managerkubernetes 学习部署后可以修改为:2。 kube-scheduler 的状态为 Unhealthy 是因为还没部署。接下来开始部署。