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【讲座预告】利用 Metropolis SDK,快速开发和部署 AI 应用

直播时间:4月27日,下午15:00-16:00 演讲简介 NVIDIA Metropolis SDK - 提供一套端到端的应用开发工具和框架,从数据中心到边缘端,实现应用的高效开发和加速部署。 基于 Metropolis 工具链,如何实现端到端的应用开发流程 3. 基于 EGX 平台,如何实现应用的高效云边协同和轻松部署 演讲嘉宾 崔晓楠  NVIDIA开发者发展经理 毕业于北京航空航天大学,软件工程硕士,2018年加入英伟达,负责开发者生态和行业解决方案的落地 ,聚焦于 Metropolis SDK 和 EGX 企业加速平台在视频分析领域,智能制造及泛交通等行业的应用和推广。 扫描二维码报名: 参考资料: NVIDIA Metropolis 如何帮助企业部署AI解决方案

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部署Python应用

/usr/bin/python2 部署文件 关于依赖安装的问题,使用批量安装的方式生成依赖清单,多了很多奇奇怪怪的东西,就直接手动使用pip安装了 另外,linux系统无法识别模块的问题通过:

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    Docker应用部署

    4 应用部署 4.1 MySQL部署 (1)拉取mysql镜像 docker pull centos/mysql-57-centos7 (2)创建容器 docker run -di --name=tensquare_mysql :容器运行端口 -e 代表添加环境变量 MYSQL_ROOT_PASSWORD 是root用户的登陆密码 (3)远程登录mysql 连接宿主机的IP ,指定端口为33306 4.2 tomcat部署 -name=mytomcat -p 9000:8080 -v /usr/local/webapps:/usr/local/tomcat/webapps tomcat:7-jre7 4.3 Nginx部署 (1)拉取镜像 docker pull nginx (2)创建Nginx容器 docker run -di --name=mynginx -p 80:80 nginx 4.4 Redis部署 (1)拉取镜像

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    【前沿】飞入寻常百姓家:DeepCognition.ai教你轻松部署AI应用

    本文带大家领略一下DeepCognition.ai,其致力于克服深度学习向大众化应用中遇到的障碍,利用可视化的“拖拽”方式来构建深度学习应用。 Deep Learning Studio是DeepCognition.ai开发的深度认知平台,你可以使用它在自己的机器上或在云端利用简单的可视化界面来部署深度学习模型。 ? 通过使用该公司提供的Deep Learning Studio)来快速的部署深度学习和人工智能产品,扫除了许多机构在应用深度学习上的技术障碍 ▌什么是深度学习? ---- ? 但是有没有更简单的方法,只通过点击按钮的方法就可以创建和部署深度学习的解决方案呢? Deep Cognition就是为解决这个问题而生的。 这是一个用于创建和部署人工智能的单用户解决方案。简单的拖拽界面就能帮助您轻松设计出深度学习模型。 通过使用预训练的模型或者使用内置辅助功能,可以大大简化和加快模型开发过程。

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    使用Kubectl部署应用

    目录 使用Kubectl部署应用 Kubectl部署流程 部署一个简单的Demo网站 使用Kubectl部署应用 一旦运行了Kubernetes集群,就可以在其上部署容器化应用程序。 接下来,我们讲述使用Deployment(部署)对象来部署一个简单网站。 Kubectl部署流程 使用Kubectl的部署流程如下所示: ? 接下来我们根据这个流程部署一个简单的Demo网站。 部署一个简单的Demo网站 这里,我们可以通过创建Kubernetes Deployment对象来运行应用程序。那么我们需要编写一个YAML文件来定义Deployment对象。 执行创建部署之后,我们可以通过命令“kubectl get Deployment demo-deployment”来检查部署对象是否已经创建,部署是否已经完成: ? AVAILABLE则表示用户可以使用的应用程序副本数。 AGE表示应用已运行的时间。

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    使用Kubectl部署应用

    目录 使用Kubectl部署应用  Kubectl部署流程  部署一个简单的Demo网站  一旦运行了Kubernetes集群,就可以在其上部署容器化应用程序。 接下来,我们讲述使用Deployment(部署)对象来部署一个简单网站。 Kubectl部署流程 使用Kubectl的部署流程如下所示: ? 接下来我们根据这个流程部署一个简单的Demo网站。 部署一个简单的Demo网站 这里,我们可以通过创建Kubernetes Deployment对象来运行应用程序。那么我们需要编写一个YAML文件来定义Deployment对象。 执行创建部署之后,我们可以通过命令“kubectl get Deployment demo-deployment”来检查部署对象是否已经创建,部署是否已经完成: ? AVAILABLE则表示用户可以使用的应用程序副本数。 AGE表示应用已运行的时间。

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    Django的应用部署

    一、Django简介 Django的官方站点:https://www.djangoproject.com Django是一个开放源代码的Web应用框架,由Python写成。 五、创建单独的页面(视图和URL配置) 1、创建一个单独的website应用 # django-admin.py startapp website 2、定义视图文件 # cd website/ #

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    Istio 部署Bookinfo 应用

    一、概述 这个示例部署了一个用于演示多种 Istio 特性的应用,该应用由四个单独的微服务构成。 这个应用模仿在线书店的一个分类,显示一本书的信息。 下图展示了这个应用的端到端架构。 ? Bookinfo 应用中的几个微服务是由不同的语言编写的。 二、部署应用 环境说明 操作系统:centos 7.6 主机名:k8s-master ip地址:192.168.31.236 配置:2核2g 操作系统:centos 7.6 主机名:k8s-node01 ,无需对应用自身做出任何改变。 最终的部署结果将如下图所示: ?

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    前端应用部署工具

    基本流程部署工具基本包含以下三大块:触发器、CI、CD触发器触发器指的是触发部署动作,分为两大类:cli: 腾讯云 TCD, vercel-cli 这类工具实现本地命令行登陆账号,通过本地命令行出发构建部署 CD产物部署阶段需要进入生产环境中,分为以下三类:静态资源:静态资源,无法部署 node 服务,通常用户静态资源的CDN加速场景,适用于博客类,无法部署API。 serverless:云函数类,部署的是函数服务,使用场景受限,适合轻量的 API 服务容器:微信云托管,托管容器,最为灵活,可以部署任何你想部署的东西,和企业级的部署方式类似。 | ✅ || 数据库 | ❌ | ✅ || 对象存储 | ❌ | ✅ || 用户管理 | ❌ | ✅ |可以看到,云函数Serverless在函数服务细分模块的功能要更强大一点,而云开发则应用面更广 ,写好对应逻辑,暴露API对应端口推送代码,触发 CI 流程CI 执行 dockerfile 构建镜像CD 应用镜像,启动容器,开启服务数据库服务微信云托管还提供了 mysql 数据库服务,这是非常让人意外的

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    puppet部署应用

    4)服务器把结果记录日志 3、puppetmaster的配置:分模块配置结构和目录结构两部分 模块配置中可以创建许多应用模块,每一个应用模块必须有一个入口,文件(主配置文件)init.pp文件,可以只有这一个文件也可以包含其他文件 5、配置实例(应用) 案例应用的背景:为了保护linux的ssh端口爆破,批量修改客户端sshd端口,将端口22修改为9922,并实现重启工作。

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    Docker部署常见应用

    一、部署MySQL 搜索mysql镜像 docker search mysql 拉取mysql镜像 docker pull mysql:5.6 创建容器,设置端口映射、目录映射 # 在/root目录下创建 日志目录-v 进入容器,操作mysql docker exec -it mysql /bin/bash 二、部署Tomcat 搜索tomcat镜像 docker search tomcat 拉取tomcat 三、部署Nginx 搜索nginx镜像 docker search nginx 拉取nginx镜像 docker pull nginx 创建容器,设置端口映射、目录映射 # 在/root目录下创建nginx 四、部署Redis 搜索redis镜像 docker search redis 拉取redis镜像 docker pull redis 创建容器,设置端口映射 docker run -id --name

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    如何部署JavaWeb应用

    准备 公网主机一台(推荐云服务器) 数据库安装包 JDK安装包 Tomcat安装包 WAR包(web应用包) 部署 安装所需软件,并测试基本环境是否可用 执行sql脚本,创建数据库并导入数据 将WAR包解压至Tomcat目录下的webapps目录下 修改涉及ip地址的所有配置文件,更改为公网ip 测试 启动Tomcat服务器 打开浏览器访问web应用地址 正常访问则部署成功

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    Flink应用部署模式

    Flink 是一个多功能框架,以混合搭配的方式支持许多不同的部署场景。 下面,我们简要介绍 Flink 集群的构建块、它们的用途和可用的实现。 在部署 Flink 时,每个构建块通常有多个选项可用。 我们在图下方的表格中列出了它们。 应用程序级数据源和接收器 虽然应用程序级别的数据源和接收器在技术上不是 Flink 集群组件部署的一部分,但在规划新的 Flink 生产部署时应该考虑它们。 部署模式 Flink 可以通过以下三种方式之一执行应用程序: in Application Mode, in a Per-Job Mode, in Session Mode. 与 Per-Job 模式相比,Application Mode 允许提交由多个作业组成的应用程序。 作业执行的顺序不受部署模式的影响,但受用于启动作业的调用影响。

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    Kubernetes(二) 应用部署

    目录 Kubernetes(二) 应用部署 前言 理解描述文件 如何访问服务 部署本地项目 打包Docker镜像 推送到远程仓库 部署 私库支持 开始部署 部署集群 参考文献 欢迎关注公众号(代码如诗 ) Kubernetes教程之应用部署 文章地址: https://blog.piaoruiqing.com/2019/09/28/kubernetes-2-deploy/ 前言 本文将与读者一起 , 学习如何在Kubernetes上部署应用. 包括: 如何部署应用、发布文件讲解、将本地项目打包发布等. 阅读这篇文章你能收获到: 学会如何在k8s部署应用 如何打包Docker镜像、上传到私有库 阅读本文你需要: 熟悉Linux命令. [root@nas-centos2 ~]$ curl 10.33.30.95/k8s-test/timestamp 1569512136028 部署集群 现在, 我们已经成功地在Kubernetes上部署了一个应用实例

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    AI人脸应用

    这款颜值检测小程序使用了腾讯开放人脸识别API,本项目适合刚入门的同学练手,熟悉整个框架,整体实现如下:

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    Docker 部署应用、jar 工程 docker 方式部署

    把要部署的工程打成一个jar包。(我的工程叫 gentle ) 打 jar 的方法:超简单方法: Intellij Idea 把 java 工程打成可运行的 jar 2. 我的工程设置的本地端口也是8089 6. postman 和浏览器 顺利请求到 gentle 工程中的接口,说明部署成功 7. gentle 工程中接口实现: 部署完啦 ,走,出门溜达溜达,找点吃的去 ... -------------------------------- 2018.11.28 后记,每次改代码都要重新部署依旧很麻烦,于是写了个很简单的脚本,运行就部署。 docker rm -f gentle # 启动容器 docker run -d -p 8089:8089 --name gentle gentle echo -e "\033[32m\n后端工程部署完成 另外:前端工程部署脚本见:前端 vue 工程 Docker 方式部署

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    使用 Kubernetes 部署 Flink 应用

    zjerryj/article/details/100063858 By 大数据技术与架构 场景描述:Kubernetes 是目前非常流行的容器编排系统,在其之上可以运行 Web 服务、大数据处理等各类应用 这些应用被打包在一个个非常轻量的容器中,我们通过声明的方式来告知 Kubernetes 要如何部署和扩容这些程序,并对外提供服务。 将两者相结合,我们就可以得到一个健壮和高可扩的数据处理应用,并且能够更安全地和其它服务共享一个 Kubernetes 集群。 关键词:Flink ? 0.0.1 505d2f11cc57 10 seconds ago 618MB 部署 JobManager 首先,我们通过创建 Kubernetes Job 对象来部署 Flink JobManager 因此,Job 更适合用来部署 Flink 应用,当我们手工关闭一个 Flink 脚本时,K8s 就不会错误地重新启动它。

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    使用Fabric部署网站应用

    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: #! 更好的办法是在指定的部署服务器上用证书配置无密码的ssh连接。 如果是基于团队开发,可以让Fabric利用版本库自动检出代码,自动执行测试、打包、部署的任务。 利用Fabric部署Python、Ruby、PHP这样的非编译型网站应用非常方便,而对于编译型的Java、C#等就麻烦了,编译本身就是一个极其复杂的大工程,需要依赖特定工具或者IDE,很难做到自动化。

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    基于Kubernete部署Nginx应用

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    Tomcat_02_应用部署

    6、WEB站点部署 上线的代码有两种方式: 第一种方式是直接将程序目录放在webapps目录下面,这种方式大家已经明白了,就不多说了。 1、使用war包部署web站点 [root@web03 webapps]# pwd /application/tomcat/webapps [root@web03 webapps]# wget http ://10.0.0.1/apache/tomcat/memtest.war 站点主动解压部署 [root@web03 webapps]# ls docs examples host-manager web03 ~]# /application/tomcat/bin/shutdown.sh [root@web03 ~]# /application/tomcat/bin/startup.sh 3、部署开源站点

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