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PowerBI本地部署服务器

本期呢，白茶决定分享给各位小伙伴们，PowerBI本地服务器的配置与搭建。 [1240] 首先是我们为什么需要学习本地服务器的部署？...其次，是技术相对于成熟，本地部署服务器是基于SQL服务，而SQL在中国市场已经运营了很多年，适应了本地市场。...这里说一下，因为白茶是为了测试本地部署，所以数据库其他选项没有选取，可以根据个人需求，自行选择。设置混合模式很重要，这样是为了方便后续设定其他用户账号，分布权限使用的。...[1240] 到这里，我们的本地部署服务器基本上就已经完成了。 [strip] 检验我们的服务器是否可以运行。...[1240] 这样的话我们就可以直接在软件中对服务器中的报表进行编辑了。（白茶刚才没有上传文件，所以这里是空的。）至此，本地服务器部署已经完成。 * * * 小伙伴们❤GET了么？

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PowerBI本地部署服务器（二）

白茶之前写过《PowerBI本地部署服务器（一）》，大概是在2019年左右，当时和好多小伙伴承诺过后续会继续填坑，一转眼三年过去了，中间我们都经历太多的事情了，本期呢，白茶决定继续本地部署这个话题。...对于很多中小企业来说，由于预算问题和系统架构问题，并不需要微软的其他工具，仅仅是针对BI这块有分析的需求，那么PowerBI报表服务器绝对是一个很好的选择。...在这个方案中，我们只需要解决文件夹共享以及报表服务器刷新的问题即可。先来看看本期的案例数据： [1240] 为了便于大家理解，本期的案例数据相对比较简单。...[1240] 在控制面板，我们可以直接选择将其保存到报表服务器。 [1240] [1240] 到这里，报表文件配置完成。注：因为白茶的报表服务器在本机电脑上，因此不需要配置网关。...如果Excel文件夹不在服务器电脑上，则需要进行网关配置。配置报表服务器：打开报表服务器的网址。 [1240] 找到刚才上传的报表，选择管理按钮，选择数据源。

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本地部署AI大模型DeepSeek

1、前言在刚刚过去的春节假期，AI界可一点都不平静，一款来自中国的AI应用 DeepSeek，如同横空出世的黑马，迅速在全球范围内掀起了波澜。...从诞生之初就怀揣着推动人工智能技术发展的宏大愿景，致力于开发先进的大语言模型（LLM）和相关技术，在短短一年多的时间里，便在竞争激烈的AI领域崭露头角。...官方网址： https://www.deepseek.com/ 本篇讲解如何快速的在本地部署AI大模型DeepSeek。 2、本地部署DeepSeek 1、首先要下载安装Ollama。...Ollama是一个开源的大型语言模型本地部署框架。特点：多平台支持，如Windows、macOS、Linux，还支持Docker，方便跨平台部署。...本地运行，让用户可在本地设备上运行大型语言模型，无需网络连接也能使用部分功能。官方网址： https://ollama.com/ 快速上手使用大语言模型。

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AI本地化部署的流程

AI本地化部署（On-Premise AI Deployment）的流程是一个系统性、多阶段的过程，旨在将AI模型及其所有相关组件（数据、基础设施、应用程序）部署在企业自己的数据中心或边缘设备上。...以下是AI本地化部署的详细流程：阶段一：规划与需求定义 (Planning & Requirement Definition)项目启动与目标明确：明确业务目标： AI智能体或模型将解决什么具体业务问题？...技术与资源评估：现有IT基础设施评估：评估当前服务器、存储、网络、虚拟化环境是否能满足AI部署需求。硬件需求估算：根据模型大小、复杂度、推理负载，估算所需的GPU、CPU、内存、存储和网络带宽。...阶段二：基础设施搭建与环境配置 (Infrastructure Setup & Environment Configuration)硬件采购与部署：服务器购置：根据估算的硬件需求，采购高性能GPU服务器...AI本地化部署是一个长期的过程，需要企业持续投入资源进行优化、维护和迭代。

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AI本地化部署的优势

AI本地化部署（On-Premise AI Deployment）指的是将AI模型、数据、基础设施和相关应用程序全部部署在企业自己的服务器、数据中心或边缘设备上，而不是依赖于第三方云服务提供商。...资源利用率最大化：如果企业已经拥有或计划购买昂贵的AI专用硬件（如GPU），本地部署可以确保这些投资得到充分利用，而不是按照云服务商的计费模型按小时计费。...与现有系统深度集成：本地部署更容易与企业已有的IT基础设施、数据湖、业务系统进行深度集成和无缝对接，减少数据迁移和接口适配的复杂性。...离线能力与边缘计算离线运行：在网络连接不稳定或无网络连接的环境中，本地部署的AI系统仍然可以独立运行，例如在远程油田、偏远地区的工厂、或车载系统中。...总结AI本地化部署的优势主要体现在数据主权、安全性、性能、低延迟、长期成本控制以及高度的定制化和集成能力。这些优势使得它成为许多对安全、性能和合规性有严苛要求的企业或特定行业应用场景的首选方案。

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智能AI搭建：FastGPT本地简易部署

———— 马尔科姆·格拉德威尔最近看到一个开源AI项目——FastGPT，感觉挺强大，准备部署到本地玩一玩。 FastGPT：基于 LLM 大模型的开源 AI 知识库构建平台。...提供了开箱即用的数据处理、模型调用、RAG 检索、可视化 AI 工作流编排等能力，帮助您轻松构建复杂的 AI 应用。...官网：FastGPT 一、前置环境 1.1 Docker 安装这里我使用的是Windows桌面版Docker Desktop来部署参考文章：一篇就够！...docker-compose-`uname -s`-`uname -m` -o /usr/local/bin/docker-compose chmod +x /usr/local/bin/docker-compose 二、本地化部署...查看相关教程本地FastGPT：以上就相当于本地部署了一个简易版的FastGPT，接下来就可以本地玩一玩，创建自己的应用以及训练知识库等等。

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Docker本地部署Crawl4AI

之前本地部署的firecrawl无法正常运行了，于是今天来部署github另外一个高star的爬虫项目：Crawl4AI# Pull the release candidate (recommended...for latest features)docker pull unclecode/crawl4ai:0.6.0-r1# Or pull the latest stable versiondocker...pull unclecode/crawl4ai:latest如果要使用LLM，准备一个.llm.env文件# Create a .llm.env file with your API keyscat...\ --shm-size=1g \ unclecode/crawl4ai:latestWith LLM support:# Make sure .llm.env is in the current...\ unclecode/crawl4ai:latest配置部署成功http://10.213.151.220:11235

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AI大模型本地化部署

AI大模型本地化部署是将大规模人工智能模型（如GPT、LLaMA、DeepSeek等）部署到本地服务器或设备上，以满足数据隐私、安全性和性能需求的过程。...以下是AI大模型本地化部署的关键步骤、技术难点及解决方案。一、本地化部署的关键步骤1.需求分析与规划明确应用场景（如智能客服、文本生成、图像识别等）。评估本地硬件资源（GPU、内存、存储）和预算。...5.模型部署使用推理框架（如ONNX、TensorRT）优化模型推理性能。部署模型到本地服务器或边缘设备，提供API接口供调用。6.监控与维护持续监控模型性能和硬件状态。定期更新模型以保持最佳性能。...企业级应用：浪潮计算机推出“推理一体机”，支持多行业快速部署AI能力。五、未来趋势软硬协同：更多“开箱即用”的一体化解决方案将涌现。国产化适配：国产AI算力和模型（如DeepSeek）将加速普及。...边缘计算：大模型将更多部署到边缘设备，满足实时性需求。通过以上步骤和解决方案，AI大模型本地化部署可以更好地满足行业需求，推动AI技术的广泛应用。

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云游戏服务器租赁贵吗云游戏服务器租赁要考虑的因素

对于中国游戏行业的庞大潜力，也开始走向海外市场，因此在海外的玩家如果想玩游戏，就需要选择专门的游戏服务器。那么云游戏服务器租赁的价格贵吗？下面就给大家介绍一下。...云游戏服务器租赁贵吗对于租赁一个云游戏服务器，在价格方面没有一个确切的数字，而且在游戏中的玩家数量也同样与服务器的配置有关，因此租赁价格也是不等。...一般来说，游戏服务器在租赁上通常会选择比普通的服务器配置要好一些的，并且对数据的处理能力的要求也很高。如果租赁配置高且安全性也很稳定的云游戏服务器，那么在价格方面会比较昂贵。...云游戏服务器租赁要考虑什么因素如果租赁海外云游戏服务器，那么首先要考虑的问题则是延迟。对于游戏来说，延迟是十分重要的，尤其是竞技类游戏，如果延迟较高，那么就会影响到玩家的体验感，最后导致用户流失。...那么租赁一个云游戏服务器是十分有必要的，不仅配置上能够满足需求，安全性也比较高，因此租赁是一个比较不错的选择。

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AI 本地化部署的详细方案

AI 本地化部署（On-Premise AI Deployment）指的是将 AI 模型、数据、基础设施和相关应用程序部署在企业自己的服务器、数据中心或边缘设备上，而不是依赖于第三方云服务提供商。...以下是 AI 本地化部署的详细方案：一、前期规划与需求分析明确用例和目标：部署哪个 AI 模型（LLM、CV 模型、推荐系统等）？解决什么业务问题？期望的性能指标（延迟、吞吐量、准确性）？...MaaS (Model-as-a-Service) 平台：一些厂商提供本地部署的 MLOps 平台，如 MLflow、Kubeflow、OpenVINO 等，简化模型管理和部署。...本地化部署的优缺点：优点：数据隐私和安全性：数据不离开企业防火墙，满足严格的合规性要求。完全控制：对硬件、软件和 AI 环境拥有完全控制权，可深度定制。...AI 本地化部署是一个复杂的项目，但对于那些拥有敏感数据、严格合规要求和强大 IT 基础设施的企业来说，它提供了无与伦比的控制力、安全性和定制化能力。

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AI大模型的本地化部署

AI大模型的本地化部署，是将原本在云端运行的大型人工智能模型，转移到本地的硬件设备上运行。这种部署方式，在数据隐私、网络延迟、成本控制等方面，都有着重要的意义。...以下是关于AI大模型本地化部署的一些关键方面。1. 本地化部署的优势：数据隐私：本地部署可以最大限度地保护敏感数据，避免数据在传输和存储过程中泄露的风险。...安全问题：本地化部署需要注意本地设备的安全，防止模型被恶意使用。3. 本地化部署的关键技术：模型量化：通过降低模型的精度，减小模型的大小，提高运行速度。...Ollama，LM Studio：这些工具均支持不同大模型的本地部署，并优先使用GPU进行推理。5. 本地化部署的应用场景：智能手机：图像识别、语音识别、自然语言处理等。...总而言之，AI大模型的本地化部署，是一项具有挑战性但也充满机遇的技术。随着硬件资源的不断提升和模型优化技术的不断发展，本地化部署的应用前景将更加广阔。

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springboot项目部署教程【本地+云服务器】

前言 springboot项目部署教程用最简单、暴力的方法完成项目导入。...application.yml文件，与自己数据库一致，点击绿色▶️按钮，运行即可六、浏览器访问 http://localhost:2023 2023为端口号结语以上便是springboot项目部署教程...- http://t.csdn.cn/smVjL 6、待补充-------------------------------------- http://t.csdn.cn/smVjL 备注：如果你的本地已正确部署完成...，需要部署到云服务器可联系博主免费部署：wx：mikenote 如果你的项目是SSM，可查看——项目部署教程【本地部署-图文详解】：

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AI大模型本地化部署的优化

AI大模型本地化部署的优化，旨在提升模型在资源受限的本地环境中的运行效率和性能。以下是一些关键的优化策略。1. 模型压缩与优化：模型量化：通过降低模型权重和激活值的精度，减少模型大小和计算量。...NPU/TPU加速：使用专门为AI计算设计的神经处理单元（NPU）或张量处理单元（TPU），提供更高的计算效率。这些专用硬件能够进一步提升模型的推理速度和能效。...推理引擎优化：选择高效的推理引擎：使用针对本地部署优化的推理引擎，如TensorFlow Lite、ONNX Runtime、TensorRT、OpenVINO等。...推理引擎配置：根据本地硬件配置和模型特点，调整推理引擎的参数，以达到最佳性能。例如，调整线程数、缓存大小等。4. 软件环境优化：操作系统优化：选择适合AI计算的操作系统，并进行必要的优化配置。...通过综合应用这些优化策略，可以显著提升AI大模型在本地环境中的运行效率和性能，满足各种应用场景的需求。

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AI大模型本地化部署的流程

本地化大模型的步骤通常包括以下几个关键环节。1.需求分析明确目标：确定本地化大模型的具体用途，如文本生成、翻译、问答等。资源评估：评估本地硬件资源（如GPU、内存、存储）和预算。...5.模型训练微调模型：在本地数据上微调预训练模型。超参数调优：调整学习率、批量大小等超参数。分布式训练：如果数据量大，考虑分布式训练。6.模型评估性能评估：使用验证集评估模型性能。...8.部署本地部署：将模型部署到本地服务器或边缘设备。API接口：提供RESTful API或gRPC接口供其他应用调用。9.监控与维护性能监控：持续监控模型性能。模型更新：定期更新模型以保持最佳性能。...10.文档与支持文档编写：记录模型训练、部署和维护的详细步骤。技术支持：提供必要的技术支持，解决使用中的问题。11.安全与合规数据安全：确保数据在训练和推理过程中的安全。...通过这些步骤，可以成功在本地环境中部署和运行大模型，满足特定需求。

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AI数字绘画:stable-diffusion 本地部署教程

前言目前AI绘画最牛的软件就两款，一个Midjourney（收费，最低也得一个月10美刀，需要科学），另一个叫stable-diffusion，而Stable Diffusion开源免费，不受网络限制，...今天就给大家带来Stable Diffusion安装教程，喜欢玩AI绘画的，可以了解一下。电脑配置最核心的关键点：看显卡、看内存、看硬盘、看CPU。...内存查看高手简易教程1.安装前置软件Gitpython注意安装时要勾上“把Python添加到路径”2.克隆项目到本地建立一个本地专用文件夹执行:git clone https://github.com/...安装模型默认只有一个模型，在启动器模型管理页面可以看到，本地打勾代表才能使用，其他的模型需要下载才能使用。

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AI 大模型本地化部署的调试

AI 大模型本地化部署的调试是一个复杂但至关重要的过程，它确保模型在本地环境中的正确运行和性能优化。以下是一些关键的调试方面。1....精度验证：比较本地运行的模型与云端或参考模型的输出，评估本地模型的精度损失。使用适当的指标（如准确率、召回率、F1 分数）量化模型性能。...性能调试：推理速度：测量模型在本地设备上的推理速度（如每秒处理的图像数、每秒生成的文本数）。...部署后的调试：API接口调试：如果大模型部署为API服务，则需要使用例如postman，或者curl等工具，进行API接口的调试。监控日志：部署后，对日志进行监控，查看运行状态，和报错信息。...通过以上调试方法，可以有效地提高AI大模型本地化部署的成功率，确保模型在本地环境中稳定、高效运行。

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AI大模型本地化部署的运营

AI大模型本地化部署的运营，涉及多个层面的考量，从技术维护到用户体验，再到可能的商业模式。以下是一些关键的运营方面。1. 技术维护与更新：模型更新： AI大模型需要定期更新以保持其性能和准确性。...用户支持与体验：用户文档与教程：提供详细的用户文档和教程，帮助用户了解如何安装、配置和使用本地部署的AI模型。针对不同技术水平的用户，提供不同难度的文档和教程。...硬件销售：如果本地部署需要专用硬件，可以考虑销售预装了AI模型的硬件设备。定制化服务：为企业用户提供定制化的本地部署解决方案，满足其特定的业务需求。...关键考量：成本效益：平衡运营成本和收益，确保本地化部署的商业可行性。技术演进：关注AI技术的最新发展，及时更新产品和服务，保持竞争力。...通过综合考虑以上各个方面，可以有效地运营AI大模型本地化部署，实现其商业价值和社会价值。

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AI 本地化部署的主要问题

AI 本地化部署（On-Premise AI Deployment）虽然在数据隐私、安全性、低延迟和长期成本控制方面具有显著优势，但也伴随着一系列挑战和问题。...以下是 AI 本地化部署的主要问题：1. 高昂的前期投入 (High Upfront Investment)硬件成本：购买高性能的AI专用硬件（特别是GPU服务器、高速存储、网络设备）成本极高。...扩展周期长：增加本地计算能力通常意味着需要采购新硬件、安装、配置和部署，这需要较长的时间周期，难以满足业务的快速变化。规划难度大：需要精确预测未来的AI计算需求，以避免资源不足或过度投资。...开源工具依赖：本地部署通常更依赖开源工具和社区支持，这可能意味着需要更多的自行开发和维护。缺乏托管服务：许多云上便捷的托管服务（如托管数据库、消息队列、无服务器函数）在本地需要自行搭建和运维。...综上所述，AI本地化部署虽然在特定场景下是最佳选择，但企业必须充分权衡其带来的技术、财务和运营挑战。对于大多数企业而言，混合云部署或充分利用云服务可能是更灵活、更具成本效益的策略。

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AI大模型本地化部署的优势

AI大模型本地化部署具有多方面的优势，这些优势使得在某些特定场景下，本地部署成为更优的选择。以下是一些主要优势。1....降低延迟，提高响应速度：本地运行模型消除了与远程服务器之间的网络延迟，使得AI应用能够更快地响应用户请求。这对于需要实时响应的应用（如实时对话、自动驾驶等）至关重要。3....成本控制：长期来看，本地部署可以减少对云计算资源的依赖，从而降低运行成本。尤其是在需要持续运行AI模型的场景下，本地部署能够避免长期支付云服务费用。4....增强自主控制与定制化：本地部署赋予组织对AI模型及其运行环境的完全控制权。这使得组织能够根据自身需求对模型进行定制和优化，以更好地满足特定业务需求。6....总而言之，AI大模型本地化部署在数据隐私、响应速度、成本控制、离线运行等方面具有显著优势，适用于对这些方面有较高要求的应用场景。

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本地项目部署到服务器——docker-nginx

上传文件到服务器上传本地文件/文件夹（我们的web项目，静态资源）到自己的服务器任意位置。比如我在root下创建了文件夹zxm，通过工具直接将本地文件 Loading.html拖入其中。...serve_upload.gif 然后本地资源就上传到了服务器中~ serve_file.jpg 7....拷贝文件到docker-nginx容器首先，我们已经将需要的项目（资源）从本地上传到了服务器上；然后我们需要做的则是从服务器上的项目资源从目前所在的地方拷贝到docker-nginx容器内，那么我们就需要知道三个东西...退出容器： exit root@daad54bac361:/etc/nginx/conf.d# exite xit 7.2 拷贝先回到刚才本地上传文件至服务器步骤的文件所在服务器位置中 cd到该目录下...完成，访问浏览器中输入 ip:8080/Loading.html，正常访问到页面，收工~~ serveLoading.gif ---- 8. nginx域名映射配置以上内容我们完成了基本的服务器项目部署

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