pyhon包的离线更新与迁移
如何使用 Conda 和 Pip 离线下载 Python 包在某些情况下，可能需要在没有网络连接的环境中安装 Python 包，例如在公司内网或安全环境中。为了实现这一目标，可以使用 Conda 和 Pip 提供的离线下载功能，提前将所需的包下载到本地，然后在目标环境中进行安装。以下是一个简单的指南，帮助你在离线环境中高效地管理 Python 包。 第一步：离线下载包使用 Pip 下载Pip 提供了一个非常方便的选项来离线下载包及其依赖。你可以使用以下命令下载指定的包及其依赖： 1pip download package_name 如果你有一个 requirements.txt 文件，包含多个包的依赖，可以使用以下命令一次性下载所有包： 1pip download -r requirements.txt 这会将所有包及其依赖下载到当前目录。你也可以指定下载路径，例如： 1pip download -r requirements.txt -d /path/to/download 这样，所有下载的 .whl 文件和 .tar.gz 文件都会保存到指定的目录中。 使用 Con...
VLLM-多机多卡推理部署
本教程将指导如何在多机多卡环境中部署 vLLM 推理服务，以实现高效的分布式推理。假设你已经安装了 Docker 和下载好了模型文件，并且两台服务器的模型存放路径一致。 1. 安装 NVIDIA Container Toolkit在开始之前，确保你的服务器已经安装了 NVIDIA Container Toolkit，以便 Docker 能够使用 GPU 资源。 1.1 添加 NVIDIA 容器工具包仓库运行以下命令，添加 NVIDIA 容器工具包的官方仓库： 1234curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg \ && curl -s -L https://mirrors.ustc.edu.cn/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list | ...
RAG-更好的读取文本文件
以下实现综合考虑了文件检测、内存管理、编码处理、并发控制等关键因素，支持智能选择读取策略： 1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556575859606162636465666768697071727374757677787980818283848586878889909192939495969798991001011021031041051061071081091101111121131141151161171181191201211221231241251261271281291301311321331341351361371381391401411421431441451461471481491501511521531541551561571581591601611621631641651661671681691701711721731741751761771781791801811821831841851861...
docker-容器网络通信问题
问题背景在Docker容器化部署中，你是否遇到过以下问题？ 容器IP地址动态变化（如 172.17.0.2、172.18.0.5），硬编码IP导致服务频繁断连 端口映射混乱（如 9001:9000），维护文档难以跟踪实际服务端口 多容器通信需手动维护IP列表，扩容时配置复杂度指数级上升 这些问题本质源于对Docker网络模型的误解。 一、问题根源分析1. Docker默认网络的局限性 默认网桥bridge：所有容器共享同一网段，但 无内置DNS服务，只能通过IP通信 IP动态分配：容器重启或重建后IP可能变化，导致依赖IP的配置失效 端口映射暴露过多：-p参数将容器端口映射到宿主机，易引发端口冲突 2. 传统解决方案的缺陷 静态IP绑定：通过--ip固定IP，但违背容器动态伸缩的设计理念 Host网络模式：容器直接使用宿主机网络，丧失隔离性，安全隐患大 手动维护IP列表：通过脚本或配置文件记录IP，维护成本高且易出错 二、标准化解决方案核心原则✅ 以容器名代替IP：利用Docker内置DNS实现服务发现✅ 网络隔离：通过自定义网络划分服务边...
单节点k8s安装部署文档
在 Ubuntu 中使用阿里源部署单节点 Kubernetes 集群本教程是在 Ubuntu 操作系统中使用阿里云镜像源部署单节点 Kubernetes 集群。将使用 kubeadm 工具进行部署。 前提条件: 已安装 Docker (本教程省略 Docker 安装步骤) Ubuntu 操作系统 (当前版本：Linux shumo-ai 5.11.0-27-generic #29~20.04.1-Ubuntu SMP Wed Aug 11 15:58:17 UTC 2021 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux) 官方建议至少 2GB RAM 和 2 CPU 核心 稳定的网络连接(当前教程为联网教程) root 或具有 sudo 权限的用户 步骤 1: 更新系统并安装依赖 更新系统软件包列表： 1sudo apt update 安装必要的依赖包： 1sudo apt install -y apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common 步骤 2: 添加阿里云 ...
docker-数据目录更改
将 Docker 的存储目录从默认位置（通常是 /var/lib/docker）更改到指定的目录（例如 /data/docker）是确保程序稳定运行的必要操作。以下介绍如何在 Linux 系统上更改 Docker 的存储目录。 步骤 1：停止 Docker 服务在更改存储目录之前，必须先停止 Docker 服务，以避免数据损坏。 1sudo systemctl stop docker 步骤 2：备份现有数据（可选）如果你已经有一些数据（如镜像、容器等）在默认的 Docker 存储目录中，建议先备份这些数据。 1sudo cp -a /var/lib/docker /var/lib/docker_backup 步骤 3：创建新的存储目录创建一个新目录，用于存储 Docker 的数据。 1sudo mkdir -p /data/docker 步骤 4：更改 Docker 的存储目录Docker 使用 daemon.json 文件来配置存储目录。如果该文件不存在，需要创建它。创建或编辑 daemon.json 文件如果 /et...
离线安装MongoDB教程
离线安装MongoDB教程在CentOS 7环境下离线安装MongoDB，您可以按照以下步骤进行操作。本教程涵盖了从安装包下载到服务启动的全过程。 1. 环境准备 操作系统：Linux CentOS 7 安装包：mongodb-linux-x86_64-rhel70-4.0.27.tgz 2. 安装包下载从MongoDB官网下载安装包： 1wget https://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-rhel70-4.0.27.tgz 3. 软件安装和启动3.1 解压安装包将下载好的安装包上传到Linux服务器某个目录下，并使用以下命令解压： 1tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-rhel70-4.0.27.tgz 3.2 移动目录将解压后的目录移动到/usr/local目录下，并改名为mongodb： 1mv mongodb-linux-x86_64-rhel70-4.0.27 /usr/local/mongodb 3.3 创建数据和日志目录进入mongodb目录，创建data目录及其子目...
Monokai色彩方案
Monokai色彩方案在编程的早期，开发者一直在寻找一个能够使工作更轻松、更吸引人的环境。Monokai，以其鲜艳的色彩方案，成为了编辑器、IDE和终端中的热门选择。这篇文章深入探讨了这一标志性色彩方案的起源、发展和持久的吸引力。 Monokai的诞生Monokai的旅程始于2006年，由荷兰设计师兼开发者Wimer Hazenberg发起。Wimer对现有的缺乏灵感、过于饱和的编辑器主题感到沮丧，决定创造一些新鲜且实用的东西——一个优先考虑可读性和美学的色彩方案。他的工具选择是macOS上的TextMate，在那里他尝试了一个深色背景和明亮、精心挑选的颜色：用于关键字的粉色，用于字符串的香草黄色，以及微妙的对比来突出代码结构，同时降低不太重要的元素（如注释）的亮度。 1234567891011const fibonacci = (n: number) => { console.log(`Called fibonacci(${n})`); // Base case: return n if 0 or 1 if (n <= 1) {...
RAG-什么是chunking
什么是 Chunking？在自然语言处理（NLP）和文本分析领域，Chunking（分块）是一种将文本分割成有意义的、可管理的片段的技术。这些片段通常被称为“块”（chunks），可以是短语、句子、段落或其他有意义的语言单元。Chunking 的目标是从文本中提取出结构化的信息，以便更好地理解和处理语言数据。 Chunking 的基本概念Chunking 的核心思想是将连续的文本分割成更小的、有意义的单元。与简单的分词（tokenization）不同，Chunking 不仅仅是把文本拆分成单词，而是将这些单词组合成更大的语义单元。例如，在句子“The quick brown fox jumps over the lazy dog”中，Chunking 可能会将“The quick brown fox”识别为一个名词短语（NP），而“jumps over the lazy dog”识别为一个动词短语（VP）。 Chunking 的应用场景 信息提取：Chunking 可以帮助从文本中提取出关键信息，如人名、地名、日期、组织机构等。例如，在新闻文章中，Chunking 可以用于识别出...
python库parse的使用
深入浅出解析 Python parse 库的使用parse 是 Python 中一个强大的字符串解析库，它能够根据指定的格式从字符串中提取出所需的数据。与 Python 内置的字符串格式化功能（如 str.format()）相反，parse 库的作用是从格式化字符串中反向提取数据。 1. 安装 parse 库在开始使用 parse 库之前，需要先安装它。可以通过以下命令安装： 1pip install parse 2. 基本用法parse 库的核心功能是通过 parse() 函数从字符串中提取数据。其基本语法如下： 123from parse import parseresult = parse(format_string, input_string) format_string：格式化字符串，用于定义提取数据的模式。 input_string：需要解析的输入字符串。 result：解析结果，返回一个 Result 对象。如果解析失败，返回 None。 示例 1：提取简单数据1234from parse import parseresult = parse("...
