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前言我们需要部署Docker来搭建靶场题目，他可以提供一个隔离的环境，方便在不同的机器上部署，接下来，我会记录我的操作过程，简单的部署一道题目Docker安装不推荐在物理机上部署，可能会遇到一些问题，这里我用的是我手里现成的Ubuntu虚拟机首先，我们先提权到管理员sudosu更新包管理

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1.环境准备1.1服务器角色服务器角色IP地址master01Master节点192.168.1.100worker01Worker节点192.168.1.101worker02Worker节点192.168.1.1021.2硬件要求CPU：至少2核RAM：至少2GB（推荐4GB+）存储：至少20GB操作系统：CentOS7/8或Ubuntu20+

重生之我在学Vue–第17天Vue3项目优化与部署文章目录重生之我在学Vue--第17天Vue3项目优化与部署前言一、性能优化三板斧1.1Vite生产打包配置1.2性能优化指标分析1.3进阶优化技巧二、生产环境部署指南2.1Vercel部署（推荐）2.2Netlify部署2.3部署前后对比

deepseek私有化部署1、deepseek各版本简介deepseek版本特点deepseek-r1:1.5b轻量级模型，推理速度快，内存占用低deepseek-r1:7b支持量化压缩（4bit量化后显存占用<8GB），平衡推理速度与语义理解deepseek-r1:8b为7B的优化版本，通过架构调整提升推理效率deepseek-r1:

Redis7编译集群部署环境规划IP地址OS版本目录启动方式172.16.0.73ubuntu22.0.4redis7.0.15安装目录：/opt/module/redis数据目录：/datas/redis-clustersystemctlstartredis6379172.16.0.74同上同上同上172.16.0.75同上同上同上172.16.0.76同上同上同上172.16.0.77同上同上

部署zabbixhttps://github.com/zabbix/zabbix-docker/releases安装说明https://www.zabbix.com/documentation/current/zh/manual/installation/containers#docker-compose环境规划|IP地址|版本|目录|启动方式||--------------|---------|-------------------

如今，Deepseek这款AI工具备受瞩目，各行各业都在使用它，为工作和学习带来了极大的便利。然而，许多人依赖其在线版本生成回答，这往往会导致服务器繁忙。为了有效避免这一问题，除了放弃“深度思考”这一不太可行的方案外，我们还可以选择将Deepseek部署到本地。这样做不仅能保护数据安全

将Deepseek部署到本地电脑上非常实用！本地运行不仅能减少网络延迟，速度更快，还特别适合需要频繁操作或网络不稳定的场景。部署完成后，你可以完全掌控环境，随意调整，灵活性极高，就像给自己的电脑装了一个“私人AI助手”，非常酷炫！接下来教大家一个简单易上手的部署方法，快来试试吧。本地

1、背景物理机时代一个物理机上安装操作系统，然后直接运行我们的软件。也就是说你电脑上直接跑了一个软件，并没有开虚拟机什么的，资源极其浪费。缺点部署慢成本高虚拟机都不开，直接上物理机部署应用，那成本能不高嘛资源浪费硬件资源没有合理利用不易迁移

部署mall项目爬坑日记原作者项目环境：ubuntu20docker容器相关的坑发现容器打印的日志和当前时间有出入，相差了8小时，后面得知容器和宿主机的时区不同导致!>解决办法有如下几种：1.在刚开始创建容器的时候，dockerrun后面加上-v/etc/localtime:/etc/localtime:ro2.已创建的容

对于寻求利用云原生技术力量的组织来说，高效管理Kubernetes部署至关重要。ArgoCD是一款针对Kubernetes的声明式GitOps持续交付工具，它是一种强大的解决方案。它有助于根据存储在Git存储库中的配置自动部署应用程序，从而使Kubernetes集群中的应用程序状态与Git中声明的配

1、基本环境192.168.10.20master1ubuntu24.04192.168.10.21master2ubuntu24.04192.168.10.22master2ubuntu24.04192.168.10.24node1ubuntu24.04192.168.10.23virtualip2、前期准备（略）3、部署三件套（略）4、安装和配置keepalived参考文档：kubeadm/docs/ha-consid

再也不用求OpenAI了！这个开源神器，让你在浏览器里深度“挖”信息，比ChatGPT还牛！还在为查资料头疼？还在为OpenAI又贵又抠门而抓狂？

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模型部署以及Flask部署模型目录模型部署以及Flask部署模型1模型部署1.1概念1.2模型部署的方式2本地部署2.1常用框架2.1.1Django2.1.2Pyramid2.1.3Flask2.1.4对比3Flask本地部署模型3.1服务端和客户端3.2服务端代码3.3客户端代码1模型部署1.1

目录一、Docker的核心概念解析镜像（Image）：应用的“固化模板”容器（Container）：应用的“灵动舞台”仓库（Repository）：镜像的“存储宝库”二、Docker的显著优势隔离性：保障应用的“独立王国”灵活性：加速开发的“魔法棒”轻量级：资源利用的“高效能手”可移植性：跨越环境的

我曾多次给我的小伙伴安利Dify。它是一个高效的工作流平台，支持各种常见任务的自动化操作和协作，适合自媒体人、开发者和运营人员等。Dify不仅支持多种模型调用，还可以通过开源的工作流来大大提高工作效率。Dify现在的用户量其实很多，只不过它没Coze那么多创作者，所以大家都是闭门造

xxl-job调度中心的演进过程一开始程序是单机的，定时任务只部署在一个机器上，但是这个时候就存在单点故障了，如果这台机器宕机了，那么定时任务就无法执行了。怎么办呢？部署集群呗，定时任务部署在两台机器上。当其中一台机器发生故障的时候，只要另一台机器正常运行，那么定时任务

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Prometheus有多种部署模式，适用于不同的场景和需求。以下是几种常见的部署模式：1.单节点部署这是最简单的部署模式，适用于小型环境或测试环境。特点：单个Prometheus实例负责所有的数据采集、存储和查询。配置简单，易于维护。不具备高可用性和扩展性。适用场景：小型项目