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通过 MicroK8s 搭建你的 K8s 环境
(soulteary.com)
【简介】
去年的时候,我曾经写过如何[简单搭建 Kubernetes 集群],当时使用的是官方的工具箱:Kubeadm,这个方案对于只是想试试的同学来说,还是过于复杂。这里介绍一款简单的工具:MicroK8s。官方给这款工具的人设是“无需运维的 Kubernetes ,服务于工作站、物联网。”最大的价值在于可以快速搭建单节点的容器编排系统,用于生产试验。[官方网站]里的文档有简单介绍如何安装使用,但是却未曾考虑安装过程存在网络问题的神州大陆的同学们,本文将结合这种情况聊聊。
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@技术头条
2022-06-19 23:06 / 原作者微博:
@soulteary
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使用零一万物 200K 模型和 Dify 快速搭建模型应用
(soulteary.com)
本篇文章,我们聊聊如何使用 LLM IDE (Dify) 快速搭建一个模型应用,以及使用超长上下文的 200K 模型,完成懒人式的电子书翻译。
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@技术头条
2024-03-21 22:55
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k8s入门到实战-应用探针
(crossoverjie.top)
日常我们大部分使用 kubernetes 的功能就是以往运维的工作,现在云原生将运维和研发关系变得更紧密了。
今天主要讲解 Probe 探针相关的功能,探针最实用的功能就是可以控制应用优雅上线。
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@技术头条
2023-12-26 22:21
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使用SigNoz搭建可观测系统
(jokerbai.com)
前言SigNoz是一个开源的应用程序性能监控工具,可以帮助你监控你的应用程序并排除故障,它可以进行链路追踪、基础设施监控以及日志管理,可以说是Datalog的开源版本。
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@技术头条
2023-11-30 23:19
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在 kubernetes 环境中实现 gRPC 负载均衡
(crossoverjie.top)
要解决 gRPC 的负载均衡通常有两种方案:1、服务端负载均衡;2、客户端负载均衡。
在 gRPC 这个场景服务端负载均衡不是很合适,所有的请求都需要经过一个负载均衡器,这样它就成为整个系统的瓶颈,所以更推荐使用客户端负载均衡。客户端负载均衡目前也有两种方案,最常见也是传统方案。
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@技术头条
2023-10-30 23:02
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k8s入门到实战-使用Ingress
(crossoverjie.top)
Ingress 通常是充当网关的作用,后续我们在使用 Istio 时,也可以使用 Istio 所提供的控制器来替换掉 Ingress-nginx,可以更方便的管理内外网流量。
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@技术头条
2023-10-25 00:01
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Nginx搭建WebDAV服务
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迫于无法忍受现成的 NAS 系统的限制,Alliot 正在着手将最常用的一些服务剥离出来,方便迁移与定制, WebDAV 首当其冲, Alliot 在许多场景下的同步与备份都依赖它。
WebDAV 作为一种基于HTTP/HTTPS协议的网络通信协议,预想是非常简单的,然而在具体动手的过程中还是遇到了挺多坑,Obsidian 的 Remotely-save 便是其中一个。
本文将基于 Nginx/Tengine 手把手构建一个 WebDAV 服务。
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@技术头条
2023-10-24 23:36
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算法部署从docker到K8s
(yance.wiki)
最近需要做一次面向公司的算法团队的k8s培训,算法的同事对于docker和gpu的使用还是比较熟悉的,随着大模型的发展,很多训练、测试、数据处理的任务都需要在k8s上进行,所以需要对k8s有一个基本的了解,基于这样的背景,我结合docker的使用,对k8s的一些概念进行了类
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@技术头条
2023-09-10 23:17
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浅谈微服务k8s情景下的日志采集
(www.iots.vip)
传统虚拟机、物理机环境下,日志文件通常存放于固定的路径下,当应用重启或出现异常退出的情况,日志也会留存下来,不受影响。而 Kubernetes 环境下,提供了相比前者更为细粒度的资源调度,容器(或 Pod)的生命周期是十分短暂的,当主进程退出,容器(或 Pod)便会被销毁,随之而来的是其关联资源也会被释放。因此,在日志采集的这个点上,Kubernetes 场景相比传统环境而言,会更为复杂,需要考虑的点更多。
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@技术头条
2023-08-06 19:04
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基于 Docker 的深度学习环境:Windows 篇
(soulteary.com)
本篇文章,我们聊聊如何在 Windows 环境下使用 Docker 作为深度学习环境,以及快速运行 SDXL 1.0 正式版,可能是目前网上比较简单的 Docker、WSL2 配置教程啦。
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@技术头条
2023-07-30 17:35
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开放环境下的鲁棒异常检测
(blog.nsfocus.net)
机器学习模型有效的前提假设是:训练阶段与模型部署阶段的数据分布一致,然而在真实世界中,数据往往是变化的,输入与输出之间的关联性也会发生变化,这种现象(概念漂移)会导致机器学习模型的表现下降;异常检测任务作为安全领域的一项重要任务,应用领域广泛,异常检测的模型同样会受概念漂移现象的影响。为了提高异常检测算法的鲁棒性,本文介绍一篇NDSS2023年的论文,该论文关注正常行为的变化情况,剔除过期正常行为,添加新增正常行为,从而使模型适应数据的变化,提高鲁棒性。
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@技术头条
2023-04-09 21:42
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