可以在该步骤中使用缓存 Docker 将能够使用缓存进行下一步下载和安装这些依赖项，这就是节省大量时间的地方 下载并安装该软件包的依赖关系可能需要几分钟，但使用的缓存将只需要几秒 由于在开发过程中一次又一次地构建容器镜像以检查代码更改是否有效.../app /code/app 在 Dockerfile 尾部，复制 FastAPI 应用程序代码 由于这是最常更改的内容，因此将其放在最后，在此步骤之后的任何内容都将无法使用缓存 构建 Docker Image...它具有合理的默认值，但仍然可以使用环境变量或配置文件更新所有配置 此镜像上的进程数是根据可用的 CPU 内核自动计算的，它将尝试从 CPU 中榨取尽可能多的性能 但这也意味着，由于进程数取决于容器运行的...CPU，消耗的内存量也将取决于此 因此，如果应用程序消耗大量内存（例如使用机器学习模型），并且服务器有很多 CPU 内核但内存很少，容器最终可能会使用比可用内存更多的内存，这会大大降低性能（甚至崩溃）...，不想费心在集群级别手动配置复制，并且运行的容器不会超过一个应用程序 或者如果使用 Docker Compose 进行部署，在单个服务器上运行等 使用 poetry 的 docker image #
Docker作为一种容器化技术，为微服务的部署带来了革命性的变化。它将应用程序及其依赖项打包到一个可移植的容器中，实现了应用的“一次构建，到处运行”。...Docker通过将应用及其运行环境封装在容器中，确保了在任何环境中运行的一致性。...在虚拟环境中，使用pip安装FastAPI和Uvicorn。Uvicorn是一个高性能的ASGI服务器，专门用于运行FastAPI应用。...当FastAPI应用开发完成后，就可以使用Docker将其容器化。首先，在项目根目录下创建一个Dockerfile文件。在Dockerfile中，指定基础镜像，通常选择官方的Python镜像。...这就像是为房子打造了一个可移动的外壳，使其能够在不同的环境中运行。构建好Docker镜像后，就可以使用docker run命令运行容器，启动FastAPI应用。
入门 在Docker上运行Redis Stack，要使用Docker开始使用Redis Stack，您首先需要选择一个Docker映像： redis/redis-stack 包含Redis Stack服务器和...该容器最适合本地开发 docker pull redis/redis-stack 启动Redis Stack容器 挂载目录 要将目录或文件挂载到Docker容器，请指定 -v 以配置本地卷。...此命令将所有数据存储在本地目录 E:\Redis\data\redis中，目录不存在则自行通过一下命令创建 创建数据挂在目录 mkdir -p /e/Redis/data/redis 端口 如果你想在不同的端口上公开...Redis Stack服务器或RedisInsight，要使用 redis-stack 映像启动Redis Stack容器，请在您的终端中运行以下命令拉取镜像： $ docker run --name...redis-cli 连接到服务器，就像连接到任何Redis实例一样，如果您没有在本地安装 redis-cli ，您可以从Docker容器运行它： $ docker exec -it redis-stack
二、容器和宿主机之间的通信。容器和宿住机之间的通信也就是和本地的计算机之间的通信。我们可以在容器中运行一个简单的web应用，然后在容器启动时看一下使用-p 和不使用的区别是什么？...可以看到我们将本地的8080和容器在Dockerfile中暴露的80端口建立完连接之后，便能成功的访问容器中的web应用了。...在 Docker 中，数据卷（Volume）是一种用于持久化和共享数据的机制。数据卷可以在容器之间共享，不同的容器可以使用同一个，并且即使容器被删除，数据卷中的数据也不会丢失！...我们启动两个容器，容器时指定两个容器使用同一个数据卷，然后在其中一个容器中向数据卷写入信息，在另一个容器中来查看信息。最后删除两个容器，然后再查看信息是否还在。...借助docker inspect命令可以查看到数据卷在本地的路径，然后可以看到，即使我们的容器被删除了，数据卷的下的数据依旧存在！出了-v选项外，还可以使用--mount来进行挂载。
Linux 无需手动安装Ollama，它将作为堆栈的一部分在容器中运行，当使用Linux配置文件时运行docker compose --profile linux up。...您可以使用GenAI Stack快速实验构建和运行GenAI应用程序在一个可信的环境中，具有现成的、代码优先的示例。设置毫不费力，所有组件都保证运行并协同工作。...它使用docker-compose.yml中的默认值 docker compose up 这将下载（在第一次运行时）并按依赖顺序启动所有容器。...在我们的案例中，我们正在找到最相关的（已接受和评分）问题的答案，返回自相似性搜索，但这可以通过例如考虑相关标签等进一步发展。...第1步：本地LLM 如果你想使用本地LLM，并且使用的是MacOS，你首先需要在你的Mac上安装Ollama[4]。这是因为在容器内运行时缺乏GPU支持。
平台架构 tep1.0.0的延续 tep1.0.0版本已经封版，在pytestx中对它进行了延续。...诚然allure漂亮，但安装Java、下载Allure、配置环境变量、安装pytest-allure、添加pytest hook还是相对麻烦。...下载脚手架 既可以从使用git clone下载代码，也可以从页面下载，就像spring.io那样： fastapi到django 之前的示例代码是调用的fastapi启动的应用，pytestx则将示例代码的接口换成了...任务管理 一、同步项目 同步项目，是把项目配置的Git仓库地址和分支，更新到本地沙箱中，项目之间完全隔离。 并把用例落库： 二、任务关联用例 创建任务，任务关联用例，就形成了新的用例集。...三、容器化运行 当前是假容器，未真正引入Docker，所谓容器，是指每次运行，都将用例拉取到新的目录，批量执行： 四、生成报告 pytest命令生成html报告，存放于reports，借助于Django
在本篇文章中，我们将探讨使用Python构建Web应用程序的最佳实践，通过代码实例和深度解析来帮助你更好地理解和运用这些技术。1....将哈希密码存储到数据库中，而不是明文密码。8. 单元测试与持续集成确保你的Web应用程序在各种情况下能够正常运行是至关重要的。...使用pytest运行测试，确保应用的基本功能正常运行。9. Docker化应用使用Docker可以将应用与其依赖项打包成容器，提供一致的运行环境，简化部署过程。...使用Graphene等库，你可以在Python中轻松构建GraphQL API。...Docker化应用： 使用Docker将应用与依赖项打包成容器，简化部署过程，提供一致的运行环境。部署至云服务： 选择云服务提供商，并使用Kubernetes等工具进行高效部署和管理。
make install # 这将自动安装并运行 RasaGPT # 安装完成后，重新运行只需运行 make run 本地Python环境 如果您想专注于在API上进行开发，则可以使用单独的Makefile...# 假设您已经在RasaGpt目录中 cd app/api make install # 这将自动安装和运行RasaGPT # 安装完成后，要再次运行，只需运行 make run 同样，输入make...因为我们正在本地运行，我们利用了 Ngrok[28] 生成一个公开访问的URL，并进行反向隧道进入我们的Docker容器。3.rasa-credentials 服务会为您处理此过程。...1.在Postgres中，默认情况下，如果数据库尚未初始化，则容器路径/docker-entry-initdb.d中的任何文件都会运行。...2.在Makefile[31]中的models.py[32]处于API容器中运行该命令，该命令创建来自这个模型的表。3.enable_vector方法[33]在数据库中启用pgvector扩展。
1 步中的函数转换成对应的 Web API： from text2voice import text_to_voice from fastapi import FastAPI from fastapi.staticfiles...App.vue 中将所有的 HelloWorld 替换为 Text2Voice，然后执行 npm run serve，在浏览器中打开 http://localhost:8080/ 可以看这样的界面：...，运行在端口 80 上， -p 80:80 表示将容器的 80 端口暴露给宿主机（本机）的 80 端口，现在打开浏览器，输入 http://localhost 看一下效果： OK，接下来就是发布了...，然后执行 docker push somenzz/text2voice 就可以上传本地镜像到 https://hub.docker.com。.../text2voice docker 会自动下载镜像，并启动一个容器，别人在浏览器打开 http://localhost 即可访问接口服务。
在构建和部署应用程序时，Docker 容器化已成为一种常见的做法。通过将应用程序和其依赖项打包在一个独立的容器中，可以轻松地在不同环境之间移动和部署应用程序，同时确保其依赖项的一致性和可重复性。...安装 Docker在开始之前，您需要安装 Docker。Docker 可以在 Windows、MacOS 和 Linux 上运行。...一旦构建完成，您可以使用以下命令列出所有可用的镜像：docker images运行 Docker 容器要运行 Docker 容器，您需要使用以下命令：docker run -d --name my-fastapi-app...-p 80:80 my-fastapi-app在上面的命令中，-d 参数指定容器在后台运行，--name 参数指定容器的名称，-p 参数指定容器的端口映射。...运行容器后，您可以使用以下命令查看运行中的容器：docker ps要停止容器，请使用以下命令：docker stop my-fastapi-app
picture cxli233/FriendsDontLetFriends[1] Stars: 2.6k License: MIT 这个项目是关于数据可视化中好的和不好的实践，作者通过一系列例子解释了哪些图表类型是不合适的...命令转换为 compose.yaml 基于文件结构 Dockge 不会劫持您的 Compose 文件，它们像往常一样存储在驱动器上。您可以使用普通的 docker compose 命令与其进行交互。...sickcodes/Docker-OSX[5] Stars: 32.5k License: GPL-3.0 picture 这个项目是 Docker-OSX，它允许在 Docker 容器中运行 Mac...该项目主要功能包括支持 X11 转发、iMessage 安全研究、iPhone USB 工作以及 macOS 在 Docker 容器中的运行。...其关键特点和核心优势包括： 支持使用 usbfluxd 在 Linux 上通过 VFIO 进行 iPhone USB 透传 可以将镜像移动到外部驱动器或块存储等位置来增加磁盘空间 提供了多种不同用例场景下创建容器的示例和指导
同样在 FastAPI 中也存在着像钩子函数的东西，也就是中间件 Middleware了。...4 关于部署 部署 FastAPI 应用程序相对容易 Uvicorn FastAPI 文档推荐使用 Uvicorn 来部署应用( 其次是 hypercorn)，Uvicorn 是一个基于 asyncio...Docker部署 采用 Docker 部署应用的好处就是不用搭建特定的运行环境(实际上就是 docker 在帮你拉取)，通过 Dockerfile 构建 FastAPI 镜像，启动 Docker...容器，通过端口映射可以很轻松访问到你部署的应用。...，但 Nginx 能让你的网站看起来更像网站。
5.异步效率：利用 Python FastAPI 的异步特性进行高性能、并发计算，提高应用程序的响应性和可扩展性。 使用 TaskingAI 能建造什么？...•交互式应用程序演示：使用 TaskingAI 的 UI 控制台快速创建并部署引人入胜的应用程序演示。这是展示 AI 本地应用潜力的理想环境，具有实时互动和用户参与。...•面向商业的多租户 AI 本地应用程序：使用 TaskingAI 构建适用于生产的强大多租户 AI 本地应用程序。它非常适合处理各种客户需求，同时保持个性化定制、安全性和可扩展性。...它是 TaskingAI 开源套件中的另一个亮点项目。•TaskingAI 核心服务：包括模型、助手、检索和工具等各种服务，每个服务都对平台的运行至关重要。...通过 Docker 快速开始 使用 Docker 是启动自托管的 TaskingAI 社区版的一种简单方法。 先决条件 •在您的机器上安装了 Docker 和 Docker Compose。
() # 需要注意，这里的 host 是主机名，在 docker 中就是服务名，后面的 docker-compose.ymal 中的服务名称也要是这个 redis_conn = Redis(host=...我们需要启动 4 个容器来完成一个集群部署： 容器1：运行 FastAPI app 容器2：运行 Redis 服务 容器3：运行 worker 1 服务 容器4：运行 worker 2 服务 其中容器...RUN pip install -r requirements.txt 在容器中安装依赖 RUN chown -R myproj:myproj ./ 将 /home/myproj 路径下的文件的拥有者和所属组改为.../:/home/myproj 第一个容器是 myproj_redis，运行着 redis 服务， redis 的数据通过 volumes 方式保存在本地，因此需要在本地创建一个 redis 目录，来映射容器内部的...第二个容器就是 fastapi 服务，端口 5057，使用本地路径映射为 /home/myproj 第三个容器和第四个容器是 worker 节点，虽然也映射了本地路径，但它仅使用 worker.py 文件
微服务架构已经成为现代软件开发中的主流趋势，它将一个大型应用程序拆分为一系列小型、独立的服务，每个服务都有自己的特定功能。而异步微服务架构则更进一步，通过异步通信方式提高了系统的性能和可扩展性。...添加容器化支持 容器化是部署和管理微服务架构的一种流行方式，它提供了环境隔离、便捷的部署和扩展等优势。我们可以使用Docker将我们的微服务容器化，并使用Docker Compose来管理多个容器。...将微服务和相关组件容器化，并使用Docker Compose来管理这些容器。...监控可以帮助我们实时监控系统的运行情况，发现并解决问题；而日志记录则可以帮助我们跟踪和分析系统的行为，定位问题的根源。 13. 安全性和权限控制 在微服务架构中，安全性是至关重要的一环。...接着，我们集成了数据库到微服务中，使其能够异步地处理数据库查询请求。随后，我们通过容器化技术，使用Docker将微服务和相关组件容器化，并使用Docker Compose来管理这些容器。
利用Ollama本地LLM（大语言模型）搭建AI的REST API服务是一个实用的方法。下面是一个简单的工作流程。 1. 安装Ollama和LLMs 首先，在本地机器上安装Ollama和本地LLMs。...Ollama可以帮助你轻松地在本地部署LLMs，并让它们更方便地处理各种任务。...在本地与llama3对话 Ollama命令 可用的命令： /set 设置会话变量 /show 显示模型信息 /bye 退出 /?...这可能涉及将其部署到云平台、使用Docker进行容器化，或者在服务器上部署。...在这个简单的示例中，我们通过使用Ollama进行本地LLM部署并结合FastAPI构建REST API服务器，创建了一个免费的AI服务解决方案。
镜像# docker build -t my-fastapi-app .# 在Azure Container Registry中创建仓库# az acr create --resource-group...镜像# docker tag my-fastapi-app mycontainerregistry.azurecr.io/my-fastapi-app:v1# 推送Docker镜像# docker push...边缘云融合架构在物联网等实时性要求高的场景中，通过将计算节点下沉至网络边缘，实现数据就近处理与分析。...结论：构建"云边协同"的智能未来在数字化转型的进程中，专用服务器仍将发挥特定场景价值，但云原生架构与混合云模式已成为企业进化的必然选择。...Q: 虚拟机和容器（AKS）的区别？A: 虚拟机提供完整的操作系统和应用运行环境，适用于传统应用；容器（AKS）提供更轻量级、更快速的部署方式，适用于微服务架构和云原生应用。
Docker 通过将应用程序及其所有依赖项，包括代码、运行时环境、系统工具、系统库等，打包成一个标准的、独立的单元，即容器，实现了应用的跨环境一致性部署和运行。 容器化技术具有众多突出的优势。...无论应用是在开发人员的本地机器上进行开发和测试，还是部署到测试环境、生产环境，只要使用相同的 Docker 镜像，应用就能以完全相同的方式运行。...例如，开发团队在本地使用 Docker 容器搭建开发环境，安装了应用所需的各种依赖，如数据库、Web 服务器等。...当需要将应用部署到测试环境或生产环境时，只需将本地的 Docker 镜像直接复制过去，就能确保应用在不同环境中的运行环境完全一致，避免了因环境配置不一致而引发的各种错误。...它提供了一套强大的容器编排和管理功能，能够自动化地部署、扩展、监控和管理容器化应用程序，确保应用在复杂的云环境中稳定、高效地运行。 Kubernetes 的核心概念丰富而强大。
GitLab是以Docker来跑的一个容器，端口映射发现失败，所以直接修改。...docker restart gitlab #重新启动该容器 3、回到Windows上,解压要上传的文件 在解压后的文件夹右击选中...找到密钥生成的位置,此处为C:/Users/Administrator/.ssh/id_rsa.pub,并将内容复制到gitlab上,按照以下步骤找到gitlab上配置ssh-key的地方 然后在命令行中依次执行如下命令...test version” #提交并且指定提交后的信息 10 git push –u origin master #将当前目录下的分支推送到主分支 5、为了保持安全性,再次登录到运行的容器...gitlab上将那一行删掉,并且重启容器 1 docker exec –it gitlab /bin/bash 2 vim /etc/gitlab/gitlab.rb
运行AI大模型可以在Docker容器中运行吗？ 摘要 在AI技术飞速发展的今天，大模型成为了研究和开发的热点。而Docker作为一种轻量级的容器化技术，为AI模型的部署和运行提供了新的可能性。...本文将详细探讨AI大模型在Docker容器中运行的可行性、优势与挑战，并提供实际操作的步骤和示例。通过本文，无论是AI新手还是资深开发者，都能对在Docker中运行AI大模型有一个全面的了解。...容器中运行AI大模型时，性能优化是关键。...QA环节 Q：在Docker容器中运行AI大模型，是否会有性能损失？ A：理论上，Docker容器会引入极小的性能开销，但通过合理配置和优化，这种影响可以降到最低。...小结 将AI大模型部署在Docker容器中，不仅能够提升开发和部署的效率，还能在一定程度上优化资源的使用。然而，这一过程需要对Docker容器化技术和AI模型部署有深入的了解。
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