使用Aspirate可以将Aspire程序部署到Kubernetes 集群 工具安装 dotnet tool install -g aspirate --prerelease 注意：Aspirate 正在开发中...，该软件包将作为预览版进行版本控制，--prelease 选项将获得最新的预览版。...要使用 init 命令，您只需从您的 AppHost 目录中运行，它会询问您想要覆盖哪些设置： aspirate init 生成清单 导航到 Aspire 项目的 AppHost 目录，然后运行： aspirate...默认情况下，您的清单将位于 AppHost/aspirate-output目录中。...构建 Build 命令将构建 aspire 清单文件中定义的所有项目，并将容器推送到插入的 ContainerRegistry。
port 1700 --target-port=1700 --protocol=UDP --name udpservice --type=NodePort 总结 到目前为止ChirpStack已经在K8S上部署起来了
很多企业的生产环境有网络访问限制，并不能直接访问HuggingFace 因此，本文将介绍，如果将本地训练好的模型，直接通过eland上传到Elasticsearch。...上面的模型下载到本地，然后每次通过本地的模型进行部署。...可参考：Elastic 进阶教程：在Elasticsearch中部署中文NER模型） 从 Hugging Face 上 clone 所选模型到本地。...本地模型上传 使用eland_import_hub_model脚本来安装本地模型，本地模型将通过--hub-model-id参数来配置： eland_import_hub_model \ -...总结 本文介绍了如何将本地训练好的transformer模型，直接通过eland上传到Elasticsearch，从而实现在Elastic中管理和使用自己的模型。
通过Google发布的tensorflowjs，我们可以将训练好的模型部署到任何一个支持静态页的web服务器上，不需要任何后台服务即可运行tensorflow，部署过程非常简单。...安装tensorflowjs python万金油安装法 pip install tensorflowjs 转换模型 1 tensorflowjs_converter --input_format=keras.../models/modelforjs 后面2个参数第1个是保存好的tf模型路径，第2个参数是输出路径，会生成一个modelforjs目录，里面包含一个model.json文件和二进制数据文件 部署到Web...服务 把生成好的modelforjs拷贝到web服务上，同时引用这个js 调用模型 123 var model = await tf.loadLayersModel('modelforjs/model.json'); //加载模型var predict
大规模服务PyTorch Lightning模型的完整指南。 ? 纵观机器学习领域，主要趋势之一是专注于将软件工程原理应用于机器学习的项目激增。...作为构建 整个部署平台的人 ，部分原因是我们讨厌编写样板，因此我们是PyTorch Lightning的忠实拥护者。本着这种精神，我整理了将PyTorch Lightning模型部署到生产环境的指南。...在此过程中，我们将研究几种导出PyTorch Lightning模型以包括在推理管道中的选项。...部署PyTorch Lightning模型进行推理的每种方法 有三种方法可以导出PyTorch Lightning模型进行投放： 将模型另存为PyTorch检查点 将模型转换为ONNX 将模型导出到...接下来，我们部署它： ? 请注意，我们还可以部署到集群，由Cortex加速和管理： ? 在所有部署中，Cortex都会容器化我们的API并将其公开为Web服务。
导出深度学习模型到应用平台（★★） 许多深度学习框架支持将训练好的模型导出为 C++ 可以读取的格式，如 ONNX、TensorFlow Lite、Caffe2 等。...AI模型部署平台 AI 模型部署是将训练好的 AI 模型应用到实际场景中的过程。...边缘设备部署 边缘设备部署是将模型部署到 IoT 设备或嵌入式系统等边缘设备上的过程。这种部署方式可以减少延迟和网络带宽消耗，并提高隐私性和安全性。...移动设备部署 移动设备部署是将 AI 模型部署到移动设备上的过程，允许设备在本地执行推理而不需要依赖网络连接。这种部署方式对于需要快速响应和保护用户隐私的应用非常有用。...容器化部署 容器化部署是将 AI 模型封装到一个轻量级的容器中，然后在不同的环境中进行部署和运行。容器化部署可以提高可移植性和灵活性，并简化部署过程。
），勾选“Add a README file”，然后点击底部的“Create repository”创建仓库 进入创建完成的仓库后点击右侧的“code”按钮，选择“HTTP”，点击右侧的复制图标，将仓库地址复制至剪切板备用...将主题上传至Github 在hexo的根目录下找到“_config.yml”，修改“deploy”配置： deploy: type: git repo: github: 刚才复制的仓库地址...生成静态文件后，输入指令hexo deploy或者hexo d将静态文件上传至github仓库，此过程可能需要输入密码，按照提示输入即可（如果SSH配置成功的话，只有首次上传需要输入密码，若每次上传都需要输入密码
hexo 可以部署在github，conding。...当有了一个 vps 之后可以把 hexo 部署到 vps ,步骤如下： 1.安装 Git # apt install git 2.创建 git 用户 # adduser git #根据提示设置密码。...privilege specification root ALL=(ALL:ALL) ALL git ALL=(ALL:ALL) ALL #添加此行内容 4.关闭git用户shell权限 将最后一行的...git:x:1001:1001:,,,:/home/git:/bin/bash git:x:1001:1001:,,,:/home/git:/usr/bin/git-shell 5.配置 ssh su 到...git 用户，将本地的公钥复制到authorized_keys文件里 ~ cd /home/git //切换到git用户目录 ~ mkdir .ssh
Helm是Kubernetes的包管理器。...借助Helm，您可以非常方便地将应用程序，工具和数据库（如MongoDB，PostgreSQL，WordPress和Apache Spark）部署到您自己的Kubernetes集群中。...以下简要介绍如何将Helm用于IBM Cloud Container服务。 “Helm帮助您管理Kubernetes应用。...下面是如何在IBM Cloud上将MongoDB部署到Kubernetes 的简单示例。...首先，您需要针对您的Kubernetes集群配置相应的Bluemix CLI，并且您需要在开发机器上安装Helm。
Helm是Kubernetes的包管理程序。...借助Helm，您可以非常方便地将应用程序，工具和数据库（如MongoDB，PostgreSQL，WordPress和Apache Spark）部署到您自己的Kubernetes集群中。...以下简要介绍如何将Helm用于IBM Cloud Container（IBM的云容器）服务。 “Helm帮助您管理Kubernetes应用程序。...Helm Charts帮助您定义，安装和升级最复杂的Kubernetes应用程序。Charts很容易创建应用，版本控制，共享和发布应用，所以开始使用Helm放弃繁杂的人工部署。...下面是如何在IBM Cloud上将MongoDB部署到Kubernetes 的简单示例。
---- 磐创AI分享 来源 | AI公园 作者 | Caleb Kaiser 编译 | ronghuaiyang 【导读】一篇用PyTorch Lighting提供模型服务的完全指南。...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。...作为构建整个部署平台的人，部分原因是我们讨厌编写样板文件，我们是PyTorch Lightning的忠实粉丝。本着这种精神，我整理了这篇将PyTorch Lightning模型部署到生产中的指南。...使用PyTorch Lightning模型进行推理的各种方法 有三种方法导出用于PyTorch Lightning模型进行服务： 保存模型为PyTorch检查点 将模型转换为ONNX 导出模型到Torchscript...接下来，我们部署它： ? 注意，我们也可以将其部署到一个集群中，并由Cortex进行管理： ? 在所有的部署中，Cortex将我们的API打包并将其作为web的服务公开。
Helm是Kubernetes的包管理员。...借助Helm，我们可以非常方便地将应用程序，工具和数据库（如MongoDB，PostgreSQL，WordPress和Apache Spark）部署到我们自己的Kubernetes集群中。...以下简要介绍如何将Helm用于IBM Cloud Container服务。 “Helm帮助我们管理Kubernetes应用程序。...Kubernetes社区提供了稳定的Helm图表的策划目录。另外，IBM还为Db2，MQ等提供了图表。 下面是如何在IBM Cloud上将MongoDB部署到Kubernetes 的简单示例。...首先，我们需要将Bluemix CLI配置为针对我们的Kubernetes集群，并且我们需要在开发机器上安装Helm。
还有另一种方法… 在Kubernetes上发布你的模型。Kubernetes正在迅速成为云计算标准。一旦知道如何在kubernetes上部署模型，就可以在任何地方（谷歌云或AWS）部署。...如何使用Kubernetes将模型部署到生产环境中 你永远不会相信部署模型是多么简单。你所需要的只是稍微包装一下代码。很快你就能建立和控制你的机器学习模型，从研究到生产。...第三层 - Kubernetes部署 现在，进入最后一层！使用Kubernetes，我们可以在一个YAML文件中声明我们的部署。...此外，添加一个将暴露部署在kubernetes集群之外的服务非常重要。请确保通过云提供商检查集群网络设置。...现在你知道了如何使用Kuberentes将模型发布到internet上。只需要几行代码。它实际上变得更简单了。
这就是为什么你有时需要找到一种方法，将用Python或R编写的机器学习模型部署到基于.NET等语言的环境中。...在本文中，将为大家展示如何使用Web API将机器学习模型集成到.NET编写的应用程序中。 输入：Flask 我们可以使用Flask作为共享和主持机器学习预测的一种方式。...现在就有一个简单的API模型了! 部署到NET环境 在NET环境中部署Flask有很多选择，它们将大大依赖于你的基础架构的选择。...如果你已正确设置环境，则可以将你的Web应用程序部署到Azure。这可以通过创建一个web.config文件来更新Web服务器上的文件来匹配你的实例中的文件。...·几秒钟后，Visual Studio完成将文件复制到服务器，并在http：//.azurewebsites.net/页面上显示以下错误消息：“由于发生内部服务器错误，无法显示页面”。
我们都知道go能够这么火是因为他是docker官方标准语言，当然了docker也将go的性能发挥到了极致，可谓是相辅相成，交相辉映。...后续查阅知道这个是将项目部署到docker的自动化配置引导文件。于是今天上班没事干花了一天时间吧周末的小项目给添加了个dockerfile……下面给大家分享一下艰辛的历程吧。...`代表就是把我们dockerfile所在的作为当前目录的所有文件，命令的意思就是将当前目录下的所有文件复制到镜像指定的/go/src/Fang目录下 关于Dockerfile部署时精简系统大小 1 采用...COPY将必要文件复制，不要采用ADD 2 采用curl git等联网数据请求，这样可以部署时从网络请求资源，从而减少自制镜像的大小（如lz项目中需要一些GitHub上的开源库 即 开勇go get -...u xxx 而不是选择将对应的库打包到镜像中） 下面把lz自己今天蹩脚的第一个Dockerfile分享给大家 FROM golang RUN ls -al RUN mkdir /go/src/Fang
幸运的是，在移动应用方面，有很多工具开发成可以简化深度学习模型的部署和管理。在这篇文章中，我将阐释如何使用 TensorFlow mobile 将 PyTorch 和 Keras 部署到移动设备。...用 TensorFlow mobile 部署模型到安卓设备分为三个步骤： 将你的训练模式转换到 TensorFlow 在安卓应用中添加 TensorFlow mobile 作为附加功能 在你的应用中使用...到这一步，我们可以抛弃 PyTorch 模型，继续下一步了。...到这一步， 我们的模型就可以调用了。...总结 移动端的深度学习框架将最终转变我们开发和使用 app 的方式。使用上述代码，你能轻松导出你训练的 PyTorch 和 Keras 模型到 TensorFlow。
本文记录下如何使用docker部署pytorch文本检测模型到服务器， 。镜像文件也上传到docker hub了，可以一步步运行起来，不过需要先安装好docker。docker的安装可参考官方文档。...然后将需要的文本拷贝进去，其中detection_api提供上面的detection函数，可以看成黑盒子，输入是图像，输出为该图像上检测得到的所有文本框。...拉取镜像 我已经将创建的镜像上传到docker hub了，可以拉取下来： docker pull laygin/detector 然后查看下全部的镜像： ?
我们在 Komodor 实验室环境中的评估涵盖了四个关键维度： 生产场景：我们的基准测试包括几个不同的 Kubernetes 事件，范围从基本的 pod 故障到复杂的跨服务问题。...系统框架：每个 AI 模型都面临相同的场景，测量： 识别问题的时间 根本原因准确性 修复质量 复杂故障处理 数据集成：AI 代理利用复杂的 RAG 系统访问： 实时 Kubernetes 集群数据...开源人工智能已经以多种方式改变了格局，从 Hugging Face 的 LLM 民主化到 Meta 发布的 LLaMA 模型，这些模型将生成式人工智能推向了企业和研究环境，而无需锁定供应商定价。...为了评估这一因素，我们将 DeepSeek 与其他开放解决方案进行了比较，特别是 LLaMA 3.3-70B，由于其良好的性价比，该模型已被广泛采用。...DeepSeek-R1 无法完成分析，使其无法用于实际的 Kubernetes 故障排除。
将 Python 项目部署到容器 Flask 是一个轻量级Web应用框架，简单易用，可以很快速地创建web应用。我们用它来创建一个demo应用。...启动容器 docker run --name flask -p 5000:5000 flask:0.0.1 容器启动运行后，测试无误，上传docker镜像到仓库 ➜ flask git:(master...中部署项目 安装 kubernetes 测试环境 $ brew install minikube $ brew install kubectl 启动 minikube minikube start...ports: - containerPort: 5000 imagePullSecrets: - name: docker-hub 部署...created ➜ kubernetes git:(master) ✗ minikube service list |-------------|------------|------
谷歌Gemma是一系列轻量级、最先进的开放模型，由Google AI构建并开源。Gemma模型旨在为各种自然语言处理任务提供卓越的性能，同时保持较低的资源需求和部署灵活性。...文本分类：可以将文本归类到不同的类别中。 Gemma模型可以通过以下方式使用： 在本地计算机上使用：可以下载Gemma模型的代码和权重，并在本地计算机上运行。...来自Gemma官网： Gemma 模型与 Gemini 共享技术和基础设施组件，Gemini 是我们当今广泛使用的最大、功能最强大的 AI 模型。...具体部署过程 接下来详细讲解如何将它部署到本地电脑上边 下载安装ollama 客户端: 【点击下载】 官网LOGO 进入之后选择对应的系统下载即可 下载完成之后会得到这样一个安装包 一直下一步默认安装即可...（路径尽量不要去动） 安装完成之后 选择模型 如果你是第一次部署，它会自动下载！
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