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将容器内部的网络端口映射到本地主机是什么意思

Answer

将容器内部的网络端口映射到本地主机,以 Docker 中安装 Portainer 为例,如“-p 9001:9000”这一命令,意味着将容器内的 9000 端口与本地主机(宿主机)的 9001 端口进行关联。这样做的目的是让 Portainer 能够通过本地主机的 9001 端口提供 Web 访问界面。在默认情况下,外部无法直接访问阿里云的机器,可能需要打开安全策略,如加入 9001 端口的访问,之后就可以在自己的电脑上通过浏览器进行访问。

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References

大雨:轻松上手 Docker:一站式指南助你成为容器化技术高手

开始命令行输入如下命令,开始安装:这个命令会做以下几件事:-d:后台运行容器。-p 9001:9000:将容器的9000端口映射到宿主机的9001端口,Portainer将通过宿主机的这个端口提供Web访问界面。--name=portainer:为容器指定一个名字,这里是portainer。--restart=always:确保Docker守护进程重启时容器自动启动。-v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock:将宿主机的Docker套接字文件挂载到容器内的相同位置,使Portainer能够与Docker守护进程通信,管理Docker容器。如果它没有启动或者启动失败,可能会是下面这样的结果,比如访问8000端口[heading2]2.2、通过网页访问,打开安全组策略[content]默认情况下,我们在外面无法访问阿里云的机器,前面购买的时候打开了几个端口,但是没有Portainer的9001端口,需要打开安全策略,它可以通过阿里云的安全组进入,也可以从那个机器进入,方便期间,我们从ECS机器界面进入:前面购买的时候给它创建了一个新的安全组,方便管理,点击管理规则开始设置加入9001端口的访问这个时候,我们就可以在自己电脑上,通过浏览器访问了到此,第一个docker容器就安装好了。关于什么是容器,我们最后再来讲,接下来我们要删除这个容器。

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零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人

Q1:为什么要使用腾讯云的轻量应用服务器?我家里的电脑不能用吗?A1:使用腾讯云的轻量应用服务器主要有几个好处:服务器在云端,24/7全天候运行,不需要担心家里电脑断电或断网。服务器的配置和网络速度通常比家用电脑更好,运行更稳定。通过云服务器,您可以随时随地访问和管理您的AI微信聊天机器人,而不受地理位置限制。Q2:宝塔面板和Docker是什么?为什么需要用它们?A2:宝塔面板是一个服务器管理工具,具有图形化界面,方便技术小白管理服务器。Docker是一种容器技术,能够让你在隔离的环境中运行应用,确保应用在任何环境下都能稳定运行。使用宝塔面板和Docker可以简化服务器的管理和应用的部署,让整个过程更加简单和高效。Q3:什么是API Key和应用ID?为什么需要它们?A3:API Key是一个独特的密钥,用于认证您的应用程序以访问某个平台的服务。应用ID是您在平台上创建的具体应用的标识。通过API Key和应用ID,您可以将微信聊天机器人与极简未来平台上的AI应用关联起来,确保机器人能够正确调用您的AI服务。Q4:我不太明白“放行端口”是什么意思?A4:放行端口就是允许外部设备通过指定的端口访问您的服务器。就像给邮筒加一个标志,允许其他人通过这个邮筒收发邮件。通过放行特定端口(例如8888端口),您可以通过网络访问宝塔面板,管理和配置服务器上的各种服务。Q5:容器编排模板是做什么用的?

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预算12000 想组装一台AI主机 请帮我写一个配置
对于预算 12000 元组装一台 AI 主机,以下是为您提供的一个配置建议: CPU:Intel Core i713700K 或 AMD Ryzen 9 7900X 散热器:高性能风冷散热器(如猫头鹰 NHD15)或 240/360 水冷散热器 主板:Z790 芯片组主板(如华硕 PRIME Z790P)或 X670 芯片组主板(如技嘉 X670 AORUS ELITE AX) 内存:32GB DDR5 内存(频率 5600MHz 及以上,品牌如金士顿、海盗船) 硬盘:1TB NVMe M.2 固态硬盘(三星 980 Pro 等) + 4TB 机械硬盘(希捷、西部数据等) 显卡:NVIDIA GeForce RTX 4070Ti 或 AMD Radeon RX 7900 XTX 电源:850W 及以上的高品质电源(如振华、航嘉) 机箱:中塔机箱,具备良好的散热和扩展性 请注意,电脑硬件市场价格波动较大,您在实际购买时可以根据当时的价格和具体需求进行适当调整。
2024-08-12
模型的部署、容器化
以下是关于模型的部署和容器化的相关内容: ComfyUI ollama 本地大模型部署: 1. 先下载 ollama 安装,安装完成后可在电脑桌面右下角或隐藏图标中找到。 2. 下载对应的模型,选择模型并复制对应的命令。 3. 打开命令行界面,输入对应的模型获取命令,等待下载完成。 4. 下载的模型会保存到 D:\\ollama\\blobs 目录。 5. Docker 安装时会下载一些文件,安装后更改目录,不要放在 C 盘。 6. Open webui 安装,输入相关命令,安装成功后回到 docker,点击会自动打开网页,第一次使用需注册账号,选择下载好的模型即可开始使用。 7. 若出现端口占用问题,运行特定两条命令可解决。 8. 相关链接: comfyuiollama:https://github.com/stavsap/comfyuiollama?tab=readmeovfile Ollama:https://ollama.com/ docker:https://www.docker.com/ Open webui:https://openwebui.com/ 模型部署: 1. 选择学习路径: 快速上手 使用 Anaconda: 前提条件:确保安装了 Python 3.10 以上版本。 准备环境:如需设置环境,安装所需软件包,运行特定命令。 下载模型:可从下载 Atom7BChat 模型。 进行推理:创建名为 quick_start.py 的文件,复制相关内容并运行代码。 快速上手 使用 Docker:详情参见,包括准备 docker 镜像,通过 docker 容器启动,通过 dockercompose 启动 chat_gradio。 快速上手 使用 llama.cpp:详情参见。 快速上手 使用 gradio:基于 gradio 搭建问答界面,实现流式输出,复制相关代码到控制台运行,不同模型修改 model_name_or_path 对应的模型名称。 ComfyUI FLUX: 1. 模型的安装部署: 模型:FLUX.1、FLUX.1,建议选择 dev 版本,显卡可以的用 fp16,显卡不够用的选 fp8。模型下载后放入 ComfyUI/models/unet/文件夹中。若爆显存,“UNET 加载器”节点中的 weight_dtype 可设置为 fp8 降低显存使用量,但可能稍降质量。 clip:t5xxl_fp16.safetensors 和 clip_l.safetensors 放在 ComfyUI/models/clip/文件夹里,也可用 t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors 降低内存使用率,有超过 32GB 内存建议用 fp16。 Vae:下载后放入 ComfyUI/models/vae 文件夹。 2. T5(/t5xxl_fp16.safetensors)的这个 clip 原本有输入输出,可能会导致提示词被吞,短提示效果差,训练 flux 或 sd3 时应尽量用长提示词或自然语言。
2025-01-06
模型的部署、容器化
以下是关于模型的部署和容器化的相关信息: ComfyUI ollama 本地大模型部署: 1. 先下载 ollama 安装,安装完成后不会有任何界面弹出,可以在电脑桌面右下角或者隐藏图标里面找到。 2. 之后再去下载对应的模型,选择模型,复制对应的命令。 3. 打开命令行界面,输入对应的模型获取命令,等待下载完成。 4. 下载的模型会保存到 D:\\ollama\\blobs 目录。 5. Docker 安装时会下载一些文件,安装后改下目录,不要放在 C 盘。 6. Open webui 安装,输入相关命令,安装成功后,回到 docker,点击会自动打开网页,第一次使用需注册账号,选择下载好的模型即可开始使用。 7. 若出现端口占用问题,运行特定两条命令可以解决。 8. 相关链接: comfyuiollama:https://github.com/stavsap/comfyuiollama?tab=readmeovfile Ollama:https://ollama.com/ docker:https://www.docker.com/ Open webui:https://openwebui.com/ 模型部署: 1. 选择学习路径: 快速上手 使用 Anaconda: 第 0 步:确保安装了 Python 3.10 以上版本。 第 1 步:准备环境,如需设置环境,安装所需要的软件包,运行特定命令。 第 2 步:从以下来源下载 Atom7BChat 模型:。 第 3 步:进行推理,创建一个名为 quick_start.py 的文件,并将相关内容复制到该文件中,运行 quick_start.py 代码。 快速上手 使用 Docker:详情参见:,包括准备 docker 镜像,通过 docker 容器启动,通过 dockercompose 启动 chat_gradio。 快速上手 使用 llama.cpp:详情参见: 快速上手 使用 gradio:基于 gradio 搭建的问答界面,实现了流式的输出,将特定代码复制到控制台运行,不同模型只需修改 model_name_or_path 对应的模型名称。 ComfyUI FLUX 模型的安装部署: 1. 模型:FLUX.1、FLUX.1,建议选择 dev 版本的,显卡可以的用 fp16,显卡不够用的选 fp8。模型下载后,放入 ComfyUI/models/unet/文件夹中。若爆显存,“UNET 加载器”节点中的 weight_dtype 可设置为 fp8,降低显存使用量,但可能稍降质量。 2. clip:t5xxl_fp16.safetensors 和 clip_l.safetensors,放在 ComfyUI/models/clip/文件夹里面。可以使用 t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors 来降低内存使用率,若有超过 32GB 内存,建议使用 fp16。相关链接:https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/tree/main 3. Vae:下载后放入 ComfyUI/models/vae 文件夹。 4. T5(/t5xxl_fp16.safetensors)的这个 clip,原本有一个输入输出,可能会导致提示词被吞,短提示效果差,训练 flux 或者 sd3 时,应尽量用长提示词或自然语言。
2025-01-06
想写网络小说如何找到合适的AI工具
如果您想写网络小说并找到合适的 AI 工具,以下是一些建议和相关信息: 将小说制作成视频的流程: 1. 小说内容分析:使用 AI 工具(如 ChatGPT)分析小说内容,提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述:根据小说内容,使用工具(如 Stable Diffusion 或 Midjourney)生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成:使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作:将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作:利用 AI 配音工具(如 Adobe Firefly)将小说文本转换为语音,添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成:使用视频编辑软件(如 Clipfly 或 VEED.IO)将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理:对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场,以提高视频质量。 8. 审阅与调整:观看生成的视频,根据需要进行调整,比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享:完成所有编辑后,输出最终视频,并在所需平台上分享。 相关工具及网址: 1. Stable Diffusion(SD):一种 AI 图像生成模型,可以基于文本描述生成图像。 网址:https://github.com/StabilityAI 2. Midjourney(MJ):另一个 AI 图像生成工具,适用于创建小说中的场景和角色图像。 网址:https://www.midjourney.com 3. Adobe Firefly:Adobe 的 AI 创意工具,可以生成图像和设计模板。 网址:https://www.adobe.com/products/firefly.html 4. Pika AI:文本生成视频的 AI 工具,适合动画制作。 网址:https://pika.art/waitlist 5. Clipfly:一站式 AI 视频生成和剪辑平台。 网址:https://www.aihub.cn/tools/video/clipfly/ 6. VEED.IO:在线视频编辑工具,具有 AI 视频生成器功能。 网址:https://www.veed.io/zhCN/tools/aivideo 7. 极虎漫剪:结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。 网址:https://tiger.easyartx.com/landing 8. 故事 AI 绘图:小说转视频的 AI 工具。 网址:https://www.aihub.cn/tools/video/gushiai/ 关于用 AI 写出更好文字的方法: 1. 通过 prompt 中的描述与词语映射到预训练数据中的特定类型的文本,从而得到想要的相似样本。直接点出这种东西常常出现在什么地方,是什么。比如,要写的小说可能是“充满张力的女性复仇文,可能会出现在晋江文学城或者起点中文网的古代言情分类中”。 2. 对于短剧剧本创作这类困难任务,可以让模型写一种特殊格式的网络小说,剩下的尽量显式地描述想要的东西的特征。 3. 往 prompt 里面塞例子,这是一个暴力但是管用且流行的办法。 请注意,具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外,AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化,建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。
2025-01-22
神经网络相关书籍推荐
以下是为您推荐的神经网络相关书籍: 1. 《这就是 ChatGPT》:作者被称为“在世的最聪明的人”,研究神经网络几十年,创作了 Mathematica、Wolfram 等备受推崇的软件。该书的导读序是美团技术学院院长刘江老师回顾了整个 AI 技术发展的历史,对于了解 AI、大语言模型计算路线的发展,起到提纲挈领的作用。 2. 关于神经网络信念网络方面的研究文献: Gail A.Carpenter and Stephen Grossberg.1988.The ART of Adaptive Pattern Recognition by a SelfOrganizing Neural Network.Computer 21,3,7788. H.Bourlard and Y.Kamp.1988.Autoassociation by multilayer perceptrons and singular value decomposition.Biol.Cybern.59,45,291294. P.Baldi and K.Hornik.1989.Neural networks and principal component analysis:learning from examples without local minima.Neural Netw.2,1,5358. Hinton,G.E.&Zemel,R.S.,Autoencoders,Minimum Description Length and Helmholtz Free Energy.,in Jack D.Cowan;Gerald Tesauro&Joshua Alspector,ed.,‘NIPS’,Morgan Kaufmann,,pp.310. Ackley,D.H.,Hinton,G.E.,&Sejnowski,T.J.,147169. LeCun,Y.,Chopra,S.,Hadsell,R.,Ranzato,M.,&Huang,F..A tutorial on energybased learning.Predicting structured data,1,0. Neal,R.M.,71113. Hinton,G.E.,Dayan,P.,Frey,B.J.,&Neal,R.M.,11581161. 此外,您还可以参考“三本神经科学书籍”,原文地址:https://web.okjike.com/originalPost/64f2b8ff0c915376a20c5d61 作者:
2025-01-14
做网络直播卖货,如何用人工智能回答客户问题
以下是关于您提出的问题的相关内容: 在网络直播卖货中使用人工智能回答客户问题,可以参考以下方面: 在其他领域中利用人工智能的经验: 1. 零售和电子商务: 产品推荐:利用人工智能分析客户数据,为客户推荐可能感兴趣的产品。 搜索和个性化:改善搜索结果,提供个性化购物体验。 聊天机器人:回答客户问题并解决问题。 2. 阿里巴巴营销和产品页面优化: 市场分析:借助人工智能工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况。 关键词优化:分析和推荐高流量、高转化的关键词,优化产品标题和描述。 产品页面设计:利用 AI 设计工具生成吸引人的页面布局。 内容生成:使用 AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案。 图像识别和优化:借助 AI 技术选择或生成高质量产品图片。 价格策略:分析不同价格点对销量的影响。 客户反馈分析:了解客户需求,优化产品和服务。 个性化推荐:根据用户购买历史和偏好提供推荐。 聊天机器人:提供 24/7 客户服务。 营销活动分析:了解活动效果。 库存管理:预测需求,优化库存。 支付和交易优化:分析支付方式对交易成功率的影响。 社交媒体营销:在社交媒体上找到目标客户群体。 直播和视频营销:分析观众行为,优化内容。 在客户服务方面,例如自然语言处理在客服聊天机器人中的应用,其具有适应性和自主性,能根据大量数据集训练来识别语言模式,为客户提供实时响应并生成类似人类的输出,但可能存在无意包含不准确或误导信息的风险。在医疗分诊系统中,能预测患者状况并推荐干预和治疗,但存在提供错误医疗建议导致不良后果且责任不明确的风险。 需要注意的是,在使用人工智能回答客户问题时,要确保回答的准确性和有效性,不断优化和改进人工智能的算法和模型,以提高服务质量和客户满意度。
2025-01-13
对抗生成网络是什么
对抗生成网络(Generative Adversarial Network,GAN)是一种深度学习模型,由两个神经网络构成,分别是生成器和判别器。 生成器负责生成虚拟数据,判别器负责判断这些数据是真实数据还是虚拟数据。两个网络不断反复训练和竞争,从而不断提高生成器生成真实数据的能力,直到生成的数据与真实数据无法区分。 GAN 可以用于图像、声音、文本等各种类型的数据生成和合成,被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。但它也存在一些问题,比如控制难度大、时序建模较弱。同时,与其他生成模型如 VAE(变分自编码器)、Transformer 自注意力机制相比,各有优缺点。VAE 可以根据条件输入控制生成过程,但生成质量较 GAN 略低;Transformer 自注意力机制对长视频建模更好,时序建模能力强,可实现细粒度语义控制,但计算量大。 在当前的 AI 视频生成中,GAN 生成视频速度快,但存在生成质量和分辨率较低、长度短、控制能力弱等缺点,仍面临生成时间长、视频质量不稳定、生成的视频语义不连贯、帧间存在闪烁、分辨率较低等问题。
2024-12-30
(二) 性能指标(包括服务性能指标、网络性能指标、云性能指标)
对比不同大语言模型的性能需要从多个维度进行考量,具体包括: 1. 理解能力:评估模型对语言的理解程度,涵盖语法、语义、上下文及隐含意义的理解。 2. 生成质量:检查生成文本的质量,如流畅性、相关性和准确性。 3. 知识广度和深度:衡量模型对广泛主题的知识掌握情况,以及对特定领域或话题的理解深度。 4. 泛化能力:测试模型处理未见过任务或数据时的表现,反映其泛化能力。 5. 鲁棒性:查看模型对错误输入、对抗性输入或模糊指令的应对能力。 6. 偏见和伦理:评估生成文本是否存在偏见,以及是否遵循伦理标准。 7. 交互性和适应性:评估在交互环境中的表现,包括对用户反馈的适应性和持续对话能力。 8. 计算效率和资源消耗:考虑模型大小、训练和运行所需的计算资源。 9. 易用性和集成性:评估是否易于集成到不同应用和服务中,以及提供的 API 和工具的易用性。 为了进行有效的比较,可以采用以下方法: 1. 标准基准测试:使用标准的语言模型评估基准,如 GLUE、SuperGLUE、SQuAD 等,这些基准提供统一的测试环境和评分标准。 2. 自定义任务:根据特定需求设计任务,评估模型在特定领域的表现。 3. 人类评估:结合人类评估者的主观评价,特别是在评估文本质量和伦理问题时。 4. A/B 测试:在实际应用场景中,通过 A/B 测试比较不同模型的表现。 5. 性能指标:使用包括准确率、召回率、F1 分数、BLEU 分数等在内的性能指标来量化比较。
2024-12-26
案例:借助人工智能技术的诈骗 一、案例材料 1.背景资料 (1)近期全国范围内出现了一种新型电信诈骗——AI换脸诈骗,该诈骗利用AI人工智能,通过“换脸”和“拟声”技术模仿受害人的朋友或亲戚的声音和外貌,以此骗取受害者的信任,进行网络诈骗,近日包头警方就根据一起典型案例,向大家发出了防范AI换脸诈骗的警示。 财联社5月22日讯,据平安包头微信公众号消息,包头警方发布了一起利用人工智能(AI)实施电信诈骗的典型案例,一家福州市科技公司的法人代表郭先生竟在短短10分钟内被骗走了430万元人民币。
以下是关于 AI 的相关内容: 律师如何写好提示词用好 AI: 对于不具备理工科背景的文科生,可将 AI 视为黑箱,只需知道其能模仿人类思维理解和输出自然语言。AI 就像似人而非人的存在,与传统道教的驱神役鬼拘灵遣将有相似之处。提示词应是相对完善的“谈话方案”,成果在与 AI 的对话中产生,要接受其存在的“不稳定性”,并在对话中限缩自己思维的模糊地带。 AI 的应用场景: 医疗保健:包括医学影像分析、药物研发、个性化医疗、机器人辅助手术等。 金融服务:涵盖风控和反欺诈、信用评估、投资分析、客户服务等。 零售和电子商务:有产品推荐、搜索和个性化、动态定价、聊天机器人等。 制造业:包含预测性维护、质量控制、供应链管理、机器人自动化等。 交通运输:(未具体阐述)
2024-12-25