David Eastman主持了一场技术版的古董鉴定节目,通过回顾前容器(甚至是Chef之前!)时代的软件工具Capistrano。
最近在折腾这个,弄了好多次都不成功,看了官方文档和很多博客,都没有说清楚,因此,我觉得有必要把它记录下来,以帮助更多像我这样被弄得烦躁的人。
Rails是一个用Ruby编写的开源Web应用程序框架。Nginx是一种高性能HTTP服务器,反向代理和负载均衡器,以其并发性,稳定性,可伸缩性和低内存消耗而著称。与Nginx一样,Puma是另一个极其快速且并发的Web服务器,内存占用非常小,但是为Ruby Web应用程序构建。
我们来介绍一下 Kamal,它是基于 Docker 实现容器部署的 Capistrano。相比于 Kubernetes 或 Docker Swarm,它提供了更简单的替代方案。
制作基于Web的应用程序的关键领域之一是部署。如何部署,这项任务确实被视为一件苦差事,似乎对您的项目几乎没有任何直接或附加价值。然而,一个精心设计的部署过程肯定有助于减少开销,例如不会浪费时间在让产品上线。
在过去几年的DevOps的浪潮中,自动化、持续集成这两个概念早已深入人心(互联网技术人)。比尔盖茨先生曾经都说过:“任何技术在一个业务中使用的第一条规则就是,将自动化应用到一个高效的操作上将会放大高效。第二条就是自动化应用到一个低效操作上,则放大了低效率。”
在快速发展的软件开发和 IT 运营领域,DevOps 已成为一种变革性方法,旨在弥合开发和运营团队之间的差距。DevOps 强调协作、自动化和持续改进,以加快软件开发生命周期,同时确保可靠性和质量。成功实施 DevOps 的关键支柱之一是战略性地使用支持开发过程各个阶段的各种工具。
我们的行业在过去十年中取得了令人难以置信的进步,这在一定程度上要归功于 Docker、Docker Compose 和 Kubernetes 等技术。然而,我们仍在研究如何在我们所处的多样化环境中进行开发。
几乎每一个 PHP 程序员都发布过代码,可能是通过 ftp 或者 rsync 同步的,也可能是通过 svn 或者 git 更新的。一个活跃的项目可能每天都要发布若干次代码,但是现实却是很少有人注意其中的细节,实际上这里面有好多坑,很可能你就在坑中却浑然不知。
JetBrains RubyMine 2022 for Mac是应用在Mac上的一款强大的Ruby代码编辑器,可以通过可定制的配色方案,键盘方案以及高效开发所需的所有外观设置,智能导航一键导航到声明,超级方法,测试,用法,实现,是一款功能强大的代码编辑工具。
作者 | Andrew Meredith 译者 | Rayden 策划 | Tina 审校 | 冬雨 我们的行业在过去十年中取得了令人难以置信的进步,这在一定程度上要归功于 Docker、Docker Compose 和 Kubernetes 等技术。然而,我们仍在研究如何在我们所处的多样化环境中进行开发。 容器化在开发和运维领域掀起了一场风暴。在过去,部署是高度依赖于特定技术的,通常需要对每个项目进行大量不可重复的工程工作。你是否部署到 VPS?你是否在分法虚拟机镜像?静态可执行文件?需要特定解
本文使用「署名 4.0 国际 (CC BY 4.0)」许可协议,欢迎转载、或重新修改使用,但需要注明来源。 署名 4.0 国际 (CC BY 4.0)
puppet是一种Linux、Unix、windows平台的集中配置管理系统,使用自有的puppet描述语言,可管理配置文件、用户、cron任务、软件包、系统服务等。puppet把这些系统实体称之为资源,puppet的设计目标是简化对这些资源的管理以及妥善处理资源间的依赖关系。
今天我将以GoogleNet为例来展示如何在TensorRT中实现细粒度的Profiling并且顺带介绍一下TensorRT的16Bit推理。
dpkg-query命令是Debian Linux中软件包的查询工具,它从dpkg软件包数据库中查询并辨识软件包的信息。
链接: https://ahmedbesbes.com/end-to-end-ml.html
当您准备部署Ruby on Rails应用程序时,需要考虑许多有效的设置。本教程将帮助您部署Ruby 在 Rails应用程序中的生产环境,使用PostgreSQL作为数据库,在Ubuntu 14.04上使用Unicorn和Nginx。
最近我写了一篇关于如何在 Deno 运行时、Deno Deploy、Node.js、Bun 和 Cloudflare Workers 下让 oak 框架工作的文章,我开始思考它们之间是否会有性能差异。嗯,我找到了答案。
在本教程中,我将向大家展示如何在Google AutoML中创建单个标签分类模型。我们将使用来自generate.photos的AI生成的面孔数据集。通过算法训练来判断一张脸是男性还是女性。之后,我们会将模型部署到云中,并创建该算法的Web浏览器版本。
第13章 全面了解Operator 随着Kubernetes的蓬勃发展,在数据分析、机器学习等领域相继出现了一些场景更为复杂的分布式应用系统,这也给社区和相关应用的开发运维人员提出了新的挑战 不同场景下的分布式系统通常维护了一套自身的模型定义规范,如何在Kubernetes平台中表达或兼容出应用原先的模型定义? 当应用系统发生扩缩容或升级时,如何保证当前已有实例服务的可用性;如何保证它们之间的可连通性? 如何重新配置或定义复杂的分布式应用;是否需要大量的专业模板定义和复杂的命令操作;是否可以向无状态应用那样
由于所有模块都需要大量参数和设置,因此管理深度学习模型可能很困难。训练模块可能需要诸如 batch_size 或 num_epochs 之类的参数或学习率调度程序的参数。同样,数据预处理模块可能需要 train_test_split 或图像增强参数。
接触 AI 的同学肯定对HuggingFace 有所耳闻,它凭借一个开源的 Transformers 库迅速在机器学习社区大火,为研究者和开发者提供了大量的预训练模型,成为机器学习界的 GitHub。在 HuggingFace 上我们不仅可以托管模型,还可以方便地使用各种模型的 API 进行测试和验证,部署属于自己的模型 API 服务,创建自己的模型空间,分享自己的模型。本文将介绍 HuggingFace 的推理 API、推理端点和推理空间的使用方法。
在AI辅助编程飞速发展的时代,健全的DevOps实践显得尤为重要。本博客将演示如何在构建和增强CI/CD流水线中高效利用AI,并强调虽然AI带来重大进步,但人的专业知识仍不可替代。
近来,对于很多新兴创业型公司来说,选用RIA技术来实现他们的创意和服务已经不是什么新鲜的事情了。正处于起步阶段的基于Adobe Flex技术的Babbel就是其中一个例子。为了让读者能够对如何设计和实现一个应用Flex技术的新起步应用的构架有一个深刻的了解,InfoQ就此采访了Babbel背后运营公司Lesson Nine GmbH的CTO-Thomas Holl。 Holl首先这样描述Babbel: Babbel是一个基于社区的在线语言学习工具。Babbel.com提供德语、英语、法语、意大利语及西班牙
纵观机器学习领域,一个主要趋势是专注于将软件工程原理应用于机器学习的项目。例如,Cortex重新创造了部署serverless功能的体验,但使用了推理管道。类似地,DVC实现了现代版本控制和CI/CD管道,但是是针对ML的。
专注于机器学习应用的人们知道,从训练好的模型到实际的工业生产工具还有一定的距离。其中工作量很大的地方在于将模型打包,预留 API 接口,并和现有的生产系统相结合。近日,GitHub 上有了这样一个项目,能够让用户一行代码将任意模型打包为 API。这一工具无疑能够帮助开发者在实际的生产应用中快速部署模型。
近日,PyTorch 发布了 PyTorch 1.13 版本,本次新版发布主要包含以下亮点:
大家好,我是「柒八九」。一个「专注于前端开发技术/Rust及AI应用知识分享」的Coder。
软件行业正迅速看到使用容器作为一种为应用程序开发人员促进开发,部署和环境编排的方法的价值。这是因为容器可有效管理环境差异,提高可伸缩性并提供可预测性,以支持新功能的持续交付(CD)。除了技术优势外,容器还被证明可以大大降低复杂环境的成本模型。
文中带有大量链接,点击阅读原文,查看文中所附资源 阅读本教程后,你将能够独立构建一个用于图像分类的 Serverless 应用,比如这个能识别食物的网页 。你也可以在腾讯云上试试更多 TensorFlow 函数。 人工智能(AI)正在改变我们的生活。但是,AI 应用所需要的,远远不止算法、数据科学和大数据训练模型。据估计,在生产环境中,95% 的人工智能计算都是用于推理的。使用人工智能推理服务的最佳平台是公共云或边缘云 ,因为云能够提供丰富的计算能力、高效安全的模型管理,以及更快的 5G 互联网连接。
相信如果之前用过 2.* rails 的人都知道. 我们习惯用 ./script/generate [xxxx] 或者 ./script/* [xxxx].
当我们历尽千辛万苦,终于训练出来一个模型时,想不想将这个模型发布出去,让更多人的受益?
在过去一年的大部分时间里,OpenAI 的 GPT-2 一直是机器学习领域中最热门的话题之一,这是有原因的。这个文本生成模型最初被认为「太危险」而无法完全发布,它能够产生不可思议的输出。如果你还没有看过任何示例,我推荐你参阅 OpenAI 的官方示例,真的令人难以置信:
以前一直用rsync同步代码到服务器,这种山寨方法用一次两次还可,每天部署10次就麻烦了,最近抽空研究了一下Fabric,发现这个东西部署起来简直太爽了。 Fabric是一个用Python开发的部署工具,最大特点是不用登录远程服务器,在本地运行远程命令,几行Python脚本就可以轻松部署。 花10分钟写了一个部署脚本fabfile.py(名字不能变),放到工程目录下: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- from datetime import da
之前发了一篇帖子,讲了暴漫用golang重构了worker系统,有好多朋友问到语言选择的问题。 其实在用Golang重写我们的worker系统之前是做过很多调研的。 真正让我们下定决心的是 Parse的一篇文章:How We Moved Our API From Ruby to Go and Saved Our Sanity。 文中讲了Facebook的Parse团队为什么选择Golang代替Ruby。 我翻译下关键几点: Parse面临的问题 Parse跟暴漫的技术栈比较相似: 服务器Unicorn,部署
版本控制&协作开发:GitHub、GitLab、BitBucket、SubVersion、Coding、Bazaar
笔者自去年年底开始负责腾讯知文自然语言处理平台的公有云研发以及其标准化产品的私有化交付。依托于团队过往在内部业务的NLP沉淀,深度整合公司内部优秀的NLP技术,通过半年时间的产品打磨,目前腾讯知文自然语言处理平台V1.0版本已经正式上云并对外开放。借此机会,笔者将对这半年来上云过程中的研发经验进行简单的总结沉淀,一方面是可以对整个平台从0到1的研发复盘,将部分细节透明化,从而利于平台的持续迭代升级;另一方面也是想将研发过程中遇到的一些问题抛出来,希望可以跟同行大佬们进行深度交流,从而完善方案选型。
Flink session cluster 是作为 K8S 的 Deployment,Flink 的作业会被提交到 session cluster。至于什么是 Deployment,不清楚的同学可以看Deployment。Flink session cluster 会包含以下组件:
大家好,我是鱼皮,最近在探索 ChatGPT 和各种软件结合的功能时发现了一款开源低代码软件ILLA。 其中通过自然语言的输入构建可以运行的 SQL 语句让我比较印象深刻,虽然目前只是 Demo 演示,但是让我觉得效果非常有趣。 在过去写 SQL 对数据库进行增删改查虽然说是很多工程师的基础技能,但是这项工作很繁琐却不是很有挑战。写 SQL 去对数据库进行增删改查,更像一个程序员的体力活。而现在可以通过自然语言就能让机器快速输出一些含有不同逻辑的 SQL,让我一下对这款产品充满了兴趣。 ILLA GitHu
我们已经学了很多东西。我们先学习了两种基础的网络技术,HTML和XPath,然后我们学习了使用Scrapy抓取复杂的网站。接着,我们深入学习了Scrapy的设置,然后又进一步深入学习了Scrapy和Python的内部架构和Twisted引擎的异步特征。在上一章中,我们学习了Scrapy的性能和以及处理复杂的问题以提高性能。
目前,我们利用机器学习算法来预测结果,最终目的还是为了生产服务。由于生产环境和要求复杂多样,将机器学习模型部署至生产环境,往往需要特定的平台工具。Cortex就是这类平台工具中的一种。
运维行业正在变革,推荐阅读:30万年薪Linux运维工程师成长魔法 你喜欢免费的东西吗?获得开发者社区支持的自动化,开源的工具是大家梦寐以求的。这里列举了 60 多款最棒的开源工具,可以帮助你很好的实
在 Azure 门户中转到你的资源。 可以在“资源管理”部分找到“终结点和密钥”。 复制终结点和访问密钥,因为在对 API 调用进行身份验证时需要这两项。 可以使用 KEY1 或 KEY2。 始终准备好两个密钥可以安全地轮换和重新生成密钥,而不会导致服务中断。
Fabric 是一个用 Python 开发的部署工具,最大特点是不用登录远程服务器,在本地运行远程命令,几行 Python 脚本就可以轻松部署。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云