我的意思是能否把autodl的镜像导出成docker镜像,然后在本地离线使用
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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多智能体拆分实践:专职Agent分工与交接信封的Python实现
内容概要】 本资源是《智能体演化史》系列第六篇的配套代码,用 109 行 Python 演示怎么把一个管 47 个工具的"上帝模型"拆成三个专职智能体。关键是两件事:一是按职责切分,检索、计算、成文各管一段,每个智能体只看自己那十几份工具 schema;二是交接信封,智能体之间不传聊天记录,只传四件东西——任务目标、已完成的部分结果、判据、上游来源,这样上下文不会在传递中膨胀。代码里给出了流水线型拓扑的完整编排,包含每个智能体的步数上限与共享预算账本。配套测算脚本给出拆分依据:47 个工具时选择准确率降到 81.5%,拆成 3 个各管 16 个升到 93.0%,但继续拆到 6 个,路由本身成了新瓶颈,准确率回落。拆分不是越多越好,存在一个最优切分点。 【适用人群】 工具数量已经超过二三十个、开始出现乱调工具的开发者;正在设计多智能体架构的工程师;需要评估"要不要拆"的技术负责人。 【使用场景及目标】 1) 参考交接信封的四件套,定义自己团队智能体之间的协作协议; 2) 用测算脚本估算自己工具规模下的合理切分数量; 3) 作为架构评审材料,说明拆分的收益边界在哪。 目标:拆得有理有据,避免为了架构好看而拆出一堆互相甩锅的智能体。 【其他说明】 需 pip install openai 并配置 OPENAI_API_KEY;三个专职智能体的工具集在文件中集中定义,可替换为你自己的。测算脚本中的混淆曲线属形态推演(假设单工具误选率 1%),用于说明趋势而非精确预测,脚本内已标注。多智能体意味着多次模型调用,总成本通常高于单体,请结合任务价值决定是否拆分。
Ollama在autodl的安装与测试[项目代码]
本文详细介绍了在autodl平台上安装和配置ollama工具的过程,包括环境变量的设置、端口的修改以及使用RTX 3080 Ti显卡进行测试。ollama是一个强大的框架,用于在Docker容器中部署和管理大型语言模型(LLM),如Llama 2。文章还提供了安装脚本的执行步骤、服务启动的详细日志以及代码生成模型的测试结果,展示了ollama在本地快速运行开源大模型的便捷性。
AutoDL容器搭建ROS环境[代码]
本文详细介绍了在AutoDL容器中从零开始搭建ROS环境并配置功能包的完整流程。首先解释了选择AutoDL容器的优势,包括无需本地安装Linux系统、灵活选择资源等。接着分步骤指导了容器准备、ROS Noetic安装(包括软件源添加、密钥设置、核心包安装和初始化)、Catkin工作空间创建与配置。然后以Utils工具包为例,演示了功能包的下载、编译和验证过程。最后通过运行小海龟仿真节点验证环境可用性,并提供了常见问题的解决方案。整个流程覆盖了ROS环境搭建的核心步骤,适合新手快速上手。
在 AutoDL 平台上一键启动 Deepseek r1 的 API 服务教程
资源下载链接为: https://pan.xunlei.com/s/VOYzPV5kyGaDnxn3UEbgUuE-A1?pwd=3uk6 在 B 站有一则关于在 AutoDL 上一键启动 Deepseek R1 的 API 服务的视频教程,链接为https://www.bilibili.com/video/BV1FVPXeSE7p 。该视频教程主要讲解如何通过一条命令启动 deepseek-r1-32b 并在本地使用,还涉及 34token/s 的 AutoDL 部署 R1 模型相关内容。 教程中提到所需镜像已上传至 codewithgpu 社区,镜像名称有两个,分别是 Anionex/deepseek-r1-32b-vLLM/deepseek-r1-32b-vLLM,以及可通过命令 “docker pull registry.cn-zhangjiakou.aliyuncs.com/codewithgpu3/anionex-deepseek-r1-32b-vllm:gYlRgQeXml” 获取的镜像。 此外,视频还关联了部署后的效果测试视频,相关资源链接包括 Chatbox 官网(https://chatboxai.app/zh)和 AutoDL 官网(https://www.autodl.com)。同时,还有其他相关视频可供参考,比如针对没有显卡想本地部署 DeepSeek-R1 的情况,讲解低成本部署比 o1-mini 还强的 32b 模型的内容,以及关于 Deepseek-R1 在特定场景的选择、不同显存运行相关模型、AI 写文优化、微调实战构建医疗专家模型、本地化部署构建个人知识库、结合 RAGFlow 搭建私人 AI 知识库、用 Deepseek 写小说等主题的视频。
EasyPhoto您的智能AI照片生成器
目录 简介 TODO List 快速启动 1. 云使用: AliyunDSW/AutoDL/Docker 2. 本地安装: 环境检查/下载/安装 如何使用 1. 模型训练 2. 人物生成 API测试 算法详细信息 1. 架构概述 2. 训练细节 3. 推理细节 参考文献 相关项目 许可证 联系我们 简介 EasyPhoto是一款Webui UI插件,用于生成AI肖像画,该代码可用于训练与您相关的数字分身。建议使用 5 到 20 张肖像图片进行训练,最好是半身照片且不要佩戴眼镜(少量可以接受)。训练完成后,我们可以在推理部分生成图像。我们支持使用预设模板图片与上传自己的图片进行推理。
AutoDL私有云部署指南[源码]
本文详细介绍了AutoDL私有云的部署流程,包括系统分区方案、IP设置、apt换源、SSH安装、NVIDIA显卡驱动安装与禁用Nouveau驱动、1panel面板安装、防火墙设置、docker容器系统盘与数据盘创建、worker agent与proxy agent安装、多实例GPU共享、Elasticsearch设置、Easyiter组网实现外网访问以及服务器集群监控面板的部署。内容涵盖了从基础系统配置到高级网络管理的全方位指导,适合需要搭建和管理GPU服务器的用户参考。
LangChain-Chatchat简介[代码]
LangChain-Chatchat是一款基于LangChain框架的中文友好本地知识库问答应用,支持多种主流LLMs(如ChatGLM-2、LLaMA-2)和Embedding模型(如m3e)。该项目提供全流程本地化解决方案,包括文档向量化、向量数据库存储(FAISS/Milvus/PGVector)、问答匹配及大模型整合输出。安装方式灵活,支持镜像部署(AutoDL/Docker)和离线私有部署,硬件兼容性广泛(如RTX3090)。功能涵盖LLM对话、知识库问答及搜索引擎问答,适用于注重数据安全与私域化部署的企业场景。项目采用Apache License,可免费商用。
阿里云Linux安装docker
阿里云Linux安装docker 首先查看有没有安装docker yun list installed | grep docker 没有的话直接安装 #-y表示不询问安装,直到安装成功 yun -y install docker 安装完后再次查看安装列表 启动docker systemctl start docker 查看docker进程状态 systemctl status docker 这里说明docker安装成功 接着安装docker-compose 安装docker-compose docker的三个组件之一 因为其他两个组件的使用率比较小 所以只用装这个就行了 cur
rutorrent-flood-docker:用于创建包含rutorrent和Flood接口的rtorrent的Docker容器的存储库
rutorrent-洪水-泊坞窗 一个用于创建docker容器的存储库,其中包括带有rutorrent和Flood接口的rtorrent。 您可以根据需要邀请我喝啤酒;) 描述 这是一个完全功能的Docker映像,其中包含洪水,rutorrent,rtorrent,libtorrent和许多rutorrent插件,例如autodl-irssi,filemanager,fileshare和其他有用的插件。 基于Alpine Linux,它提供了非常小的尺寸。 包括插件:注销fileshare filemanager pausewebui mobile ratiocolor force_save_session showip ... 默认情况下也安装并选择了这个很棒的主题:club-QuickBox 还包括MaterialDesign主题作为选项。 您需要使用运行rtorrent的
人工智能-检索增强生成-基于BM25、BGE的检索增强生成RAG示例
基于BM25、BGE的检索增强生成RAG示例 1.1 服务器测试环境 实验环境:实体GPU服务器,NVIDIA RTX 4090 / 24GB,CentOS 7.9,Anaconda3-2019.03,CUDA 12.4 如果没有GPU服务器,可以租用AutoDL等平台的。服务器的租用及基础环节的安装这里就不赘述了
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windows下代码统计工具cloc
cloc (Count Lines of Code) 是一款广泛使用的开源代码行数统计工具。它由 Al Danial 于 2006 年发起,其核心功能是精确统计源代码中的实际代码行、注释行和空白行,而非简单地计算文件换行符。它的定位是一个快速、可重复的代码物理行清点工具,而非代码质量或复杂度分析器。 核心功能与特性 三线精准分类:这是 cloc 最核心的能力。它能基于语言规则,将文件内容区分为 code(代码行)、comment(注释行) 和 blank(空白行),避免将注释或空行误计为有效代码。 广泛的语言支持:截至近期版本,cloc 已支持 200 至 250 多种编程语言和文件类型,并持续通过版本更新增加对新语言的支持(如 Cangjie、Mojo、Bicep 等)。 多输入源支持:可以直接分析单个文件、整个目录树、压缩归档文件(如 .tar.gz, .zip),甚至能直接指定 Git 的提交哈希或分支进行统计,无需先解压或检出代码。 版本差异对比 (--diff):可以比较两个代码库(或 Git 引用)之间的差异,精确报告新增、删除、修改和未变更的行数,常用于评估代码增量的规模。 灵活的输出与过滤:支持将结果输出为纯文本表格、CSV、JSON、XML、YAML、Markdown 等多种格式,便于集成到自动化流程中。同时支持按目录、语言或文件扩展名进行排除或仅包含特定目标。
AI 开发复古风酒吧预约点餐小程序系统
这款 uniapp 酒吧小程序模板,AI 开发,适配多端。支持到店点餐、桌位预约、存酒、酒水卡、会员积分、积分商城、邀请好友拓客等功能,复古质感 UI,适合酒吧、清吧、桌游酒馆使用。 本项目仅开源 uni-app 用户端,基于 Vue3,适配微信小程序、H5 网页和 App。用 HBuilderX 导入本目录即可运行,供学习研究。 顾客可以在微信小程序、手机或电脑网页、以及 App 里使用。面向酒吧到店消费场景:选门店、点餐、桌位预约、会员充值、存取酒、积分兑换、附近搭子与互动游戏等。
smartgit-win32-setup-jre-7-1-1
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220kV变电站电气一次主接线、主变、整定计算+电气设备选型设计(报告+CAD主接线图)
内容概要:本文档系统呈现了220kV变电站电气一次系统的完整设计流程,涵盖主接线方案比选与确定、主变压器容量及台数选型、短路电流计算、继电保护整定计算(包括三段式电流保护与距离保护)以及关键电气设备(如断路器、隔离开关、互感器等)的选型校验,配套提供详尽的设计说明报告与CAD绘制的电气主接线图。文档进一步整合了电力系统潮流计算、微电网控制、储能系统(蓄电池、飞轮、超级电容)、风光储协同发电、虚拟同步机(VSG)控制、故障恢复策略等多种Matlab/Simulink仿真模型与代码实现,覆盖从传统电力系统分析到新型综合能源系统研究的多个前沿方向,兼具理论深度与工程实践价值。; 适合人群:电气工程及其自动化、电力系统及其相关专业的本科生、研究生,以及从事变电站设计、电力系统规划、新能源并网、微电网与储能系统研发的工程技术人员和科研工作者。; 使用场景及目标:①作为220kV变电站电气一次部分课程设计或毕业设计的核心参考资料;②指导完成变电站主接线设计、短路计算、保护整定与设备选型的全流程实践;③利用提供的Matlab/Simulink仿真模型开展电力系统潮流、继电保护、储能控制、微电网协调运行等课题的科研复现与创新研究;④为撰写学术论文、项目报告和技术方案提供可靠的数据支持与模型基础。; 阅读建议:建议按照文档目录结构循序渐进地学习,优先掌握主接线设计原则、短路计算方法与保护配置逻辑,并结合CAD图纸深化对电气主接线物理布局的理解;对于仿真部分,应仔细研读配套说明文档,调试并运行相应代码,通过改变参数进行对比分析,以深入理解不同控制策略与算法的实际效果。
AI 开发同城上门洗车预约系统 uniapp 汽车服务小程序源码
AI 开发的上门洗车 uniapp 小程序模板,包含车型分类服务、套餐下单、优惠卡购买、代理推广、车主车库等功能,适配多端,本地汽车服务商可直接二次开发上线。 想洗车的人可以在电脑或手机的网页里使用,也可以在微信里打开网页使用。洗车师傅上门,人不用把车开去店里。 底部有三个主入口:首页、订单、我的。 先记住这几个词,后面会反复用到: 站点:附近负责接单、派洗车师傅的门店。下单时会带出离你最近的站点。 会员价:开通会员后,同一种洗车服务可以用更低的会员价。没开通就按普通价。 零钱:平台里的余额,付款时可以当钱用。 优惠卡:事先买好的月卡或次卡。下单时如果还有次数,可以直接抵这次洗车。 确认码:师傅到了之后,订单里会给出一串数字,给师傅核对,用来确认是你的这一单。
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