Docker使用Linux的Namesp技术来进行资源隔离,PID Namespace隔离进程,Mount Namespace隔离文件系统,Network Namespace隔离网络。一个Network Namespace提供了一份独立的网络环境,包括网卡、路由、Iptables规则等都与其他的Network Namespace隔离。一个Docker容器一般会分配一个独立的Network Name            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                摘要:这篇文章刊登在MSDN杂志网站2011年11月版,是作者Rajesh Lal讲解利用Silverlight 5建立3D模型。是一篇比较基础的入门级文章,适合刚刚学习Silverlight 3D,同时对于XNA没有太多的了解的同学。【注:本文不是完整的翻译,是借助作者的部分内容加上自己的理解,对原文感兴趣的请看下面的地址】    英文原            
                
         
            
            
            
            一、联网安装官方提供的方法(1)步骤一:Install-Module -Name DockerMsftProvider -Repository PSGallery -Force 
#这一步骤是安装DockerMsftProvider模块,如没有NuGet程序,则会提示你安装,NuGet是包管理程序,这个必须要你安装,无法跳过(2)步骤二:Install-Package -Name docker -            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1. bridge桥接模式,也是容器默认的模式;容器有自己的Network NameSpace,docker会自动为容器配置网络栈
docker在宿主机上默认创建一个docker0的网桥,docker0根据Mac地址学习将数据转发到不同的端口
Veth Pair:Veth Pair设备被创建后,总是以虚拟网卡的形式成对出现,从其中一个虚拟网卡发出的数据可以直接出现在另一个网卡上,即使两张网卡在不同            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            本文是一篇科普文章,讲下当前docker容器网络的几种模型。Host IP为186.100.8.117, 容器网络为172.17.0.0/16一、 bridge方式(默认)创建容器:(由于是默认设置,这里没指定网络--net="bridge"。另外可以看到容器内创建了eth0)[root@localhost ~]# docker run -i -t mysql:latest /bin/bash
r            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            参考:https://blog.csdn.net/xbw_linux123/article/details/81873490(超详细,推荐直接看这篇)	https://blog.csdn.net/sld880311/article/details/77650937(vet pair技术)	https://www.cnblogs.com/qwangxiao/p/8783379.html(docker            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            大家好,今天给大家分享大模型微调方法:LoRA,Adapter,Prefix-tuning,P-tuning,Prompt-tuning。 文章目录1、LoRA2、Adapter3、Prefix-tuning4、P-tuning5、prompt-tuning参考资料 1、LoRApaper:LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models(htt            
                
         
            
            
            
               之前说过Docker的好处,Docker可以集装箱化的部署应用程序。那么Docker是通过什么实现的呢。要理解Docker内部构建,需要先理解Docker的四种部件      1)images:镜像,docker镜像是docker容器运行时的模板,一个镜像就是一个应用程序的模板。比如我用Docker创建一个Ubuntu,那就得              
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 使用 Docker 实现大模型的步骤指南
在今天的文章中,我们将指导刚入行的小白如何使用 Docker 来运行大模型。Docker 是一个开放源代码的平台,允许开发者自动化应用程序的部署、扩展和管理。通过将大模型放入 Docker 容器中,我们可以确保其在各种环境中一致地运行。
## 整体流程
下面是实现 Docker 大模型的步骤流程:
| 步骤                  |            
                
         
            
            
            
            docker的网络模型,docker的网络模型分为四种:Host(与宿主机共享一个网络)Bridge(与宿主机共享一个局域网,有自己的网络;docker运行默认Bridge)Container(与另一个容器共享一个网络,eg:业务容器和数据库容器)None(封闭网络)在工作中一般采用host 模式。宿主机:docker 镜像:如果是桥接模式, docker 容器网络和宿主机的网络不一致ifco            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            在现代机器学习应用中,模型的部署是一个关键环节。Docker 提供了一种轻量级的容器化解决方案,允许开发者将模型及其环境打包并在不同的环境中快速部署。以下是对“模型 Docker 部署”问题的详细复盘记录,涵盖环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和排错指南。
## 环境准备
在开始之前,我们需要准备以下软硬件环境:
### 软硬件要求
- **硬件**:至少 8 GB RAM、            
                
         
            
            
            
            # 大模型 Docker 科普文章
## 引言
在当今互联网快速发展的时代,人工智能(AI)和大模型的应用越来越广泛。然而,构建和运行这些大模型却并不是一件简单的事情。Docker作为一个容器化平台,可以帮助我们更加便捷地管理和部署大模型。本文将为大家介绍如何使用Docker来管理大模型,并提供代码示例和相关图示。
## 什么是Docker?
Docker是一种开源的容器化技术,它能够将应            
                
         
            
            
            
            # Docker网络模型
## 介绍
Docker是一个开源的容器化平台,它将应用程序及其所有依赖项打包成一个独立的容器,与操作系统隔离。Docker网络模型是Docker中一个重要的概念,它定义了容器之间的通信和与外部网络的连接。本文将介绍Docker网络模型的基本概念、网络驱动程序和使用示例。
## Docker网络模型基础概念
Docker网络模型是一个三层的模型,它定义了容器的网络            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 检测模型 Docker:使模型部署更高效和便捷
 
                                    
                             
         
            
            
            
            Gartner 将生成式 AI 列为 2022 年五大影响力技术之一,MIT 科技评论也将 AI 合成数据列为 2022 年十大突破性技术之一,甚至将 Generative AI 称为是 AI 领域过去十年最具前景的进展。未来,兼具大模型和多模态模型的 AIGC 模型有望成为新的技术平台。近来,腾讯发布的混元 AI 万亿大模型登顶权威中文测评基准 CLUE 榜并超越人类水平。混元 AI 大模型采用            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-02-07 23:18:38
                            
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            CenterNet是一种端到端的基于free-anchor的目标检测模型,其继承自CornerNet目标检测模型,可以很容易迁移到例如3D目标检测和人体关键点检测等任务。该模型发表自2019年,在MS COCO 数据集上在速度与准确率方面取得了最好的平衡, 142 FPS时有28.1% AP , 52 FPS时有37.4% AP,多尺度测试时可以达到45.1% AP和 1.4 FPS。Center            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1.通过模板创建镜像(1)首先去下载一个模板    http://openvz.org/Download/templates/precreated //下载速度不快,下载了一个centos6的模板centos-6-x86-minimal.tar.gz(2)导入该镜像的命令为:    cat centos-6-            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录配置(一)本地部署1)准备训练好的weights文件或者model文件(硬盘里2)定义图结构后+load_weights,或者load_model直接一起加载3)预测1. **直接预测**2. 使用docker部署(二)服务器部署(1)模型环境配置(2)**python+spyne远程数据预处理** 配置(一)本地部署1)准备训练好的weights文件或者model文件(硬盘里2)定义图            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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