docker 中安装ngrok 和配置
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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Docker部署Ngrok[代码]
本文详细介绍了如何使用Docker部署Ngrok实现内网穿透,方便开发和测试过程中远程访问本地服务。首先,确保已安装Docker环境,然后通过官方镜像快速部署Ngrok。文章提供了具体的Docker命令示例,包括如何设置认证令牌、启动容器以及查看生成的公网URL。此外,还介绍了使用Docker Compose部署Ngrok的方法,并强调了安全性、服务关闭和网络问题等注意事项。通过结合Docker的便捷性和Ngrok的强大功能,可以显著提升开发和测试效率。
Ollama共享部署指南[可运行源码]
本文详细介绍了如何通过ngrok内网穿透技术将本地部署的Ollama大模型共享给他人使用。首先,服务端需要启动Ollama服务并安装ngrok进行内网穿透,生成公网地址。客户端可以通过Docker或Conda虚拟环境两种方式运行OpenWebUI,并配置Ollama的ngrok地址进行访问。此外,还提供了通过API调用Ollama的示例代码,包括查询可用模型和发送推理请求。最后,文章提醒用户注意ngrok地址的动态变化、防火墙设置以及认证功能的启用,以确保服务的安全性和稳定性。
hls-video-sharing:HKOSCon 2018分享
现场演示 先决条件 码头工人brew cask安装docker OBS 酿造桶安装obs 流配置 服务器网址:rtmp://127.0.0.1/show 流密钥:hkoscon 流链接: Ngrok(可选) 允许公共网络访问您的本地主机流 设置 cd <project> yarn install docker build -t nginx-rtmp-2-hls . docker run -d -p 1935:1935 -p 8080:8080 --name nginx-rtmp-2-hls nginx-rtmp-2-hls 使用OBS配置并启动流 python -m SimpleHTTPServer 在打开Video.js播放器 设置公共访问 ngrok http 8080 删除index.html中的本地流 更新index.html中的ngro
Windows本地部署大模型构建知识库[项目代码]
本文详细介绍了在Windows平台上使用本地部署的大模型技术构建本地知识库的方法。文章首先指出大模型技术可以帮助用户高效检索和查询知识点,特别适合对文件内容安全性有要求的用户。接着,文章对比了两种构建方式:Ollama+AnythingLLM(部署简单但查询性能一般)和Ollama+FastGpt(查询质量好但搭建繁琐),并推荐后者作为最佳选择。随后,文章逐步讲解了环境配置、Python依赖环境更新、WSL2安装配置、大模型工具Ollama的安装与使用、Docker的安装与配置、以及FastGpt的部署与知识库搭建。最后,文章还介绍了如何通过Ngrok实现外网访问本地知识库,并总结了示例项目的设备配置要求。整体而言,本文为读者提供了一套完整的本地知识库构建方案,适合有一定技术基础的读者参考。
pro-cli:终端中的环境管理
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k42s:具有真实负载均衡器的多节点Kubernetes Vagrant集群
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docker-ngrok:自托管 ngrok 服务
用于 Docker 的 ngrok 自托管 ngrok 服务 一步步 设置 ENV 并创建数据容器: $ export NGROK_DATA=ngrok-data $ export DOMAIN=t.yulun.me $ export TUNNEL_ADDR=443 $ docker run -v /data --name $NGROK_DATA busybox 从图像运行初始化脚本: $ docker run --name ngrokd --rm --volumes-from $NGROK_DATA \ -p 80:80 -p 4443:4443 -p 443:443 \ -e HTTPS_ADDR=80 -e HTTPS_ADDR=4443 -e TUNNEL_ADDR=$TUNNEL_ADDR -e DOMAIN=$DOMAIN \
docker-ngrokd:dockerized 自托管 ngrok 守护进程
此映像旨在运行托管的 ngrok 守护程序。 例如,当 ngrok.com 不可用时,您想免费使用自定义域名功能。 运行 ngrok dameon docker run -d --name ngrokd \ --restart=always \ -p 4480:4480 \ -p 4444:4444 \ -p 4443:4443 \ sequenceiq/ngrokd \ -httpAddr=:4480 \ -httpsAddr=:4444 \ -domain=ngrok.sequenceiq.com 客户端安装 由于您想运行未正式分发的ngrokd ,我们为 linux 和 osx 编译了它,但正如所描述的那样: 由于客户端和服务器可执行文件是配对的,您将无法使用任何其他 ngrok 连接到此 ngrokd,反之亦然。 您还需要一个新客
docker-ngrok:基于Wizardappsngrok和fnicholngrok的Ngrok v2容器
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ngrok-spring-boot-starter:with使用Ngrok进行Spring Boot隧道很容易! 无论您使用的是Windows,Mac OS X,Linux还是Docker,ngrok二进制文件都会被自动选择:robot:因此您无需关心环境变化等问题。自动配置的魔力
Ngrok Spring Boot启动器 什么是恩格罗克? tldr; Ngrok可以创建一个http隧道,并为您提供一个公共URL,该URL重定向到本地计算机上的指定端口,在我们的情况下,它将是标准springs http://localhost:8080或您设置为server.port springs属性的任何内容。 为了简单使用,不需要任何帐户。 使用免费版本创建的隧道将可用2个小时,因此它是用于开发和测试的绝佳工具! 有关更多详细信息,您可以查看他们的。 这个入门者给您带来什么? 该启动程序将自动下载与您的操作系统(Windows,Linux,OSX甚至Docker)相对应的Ngrok二进制文件,然后将其缓存到home_directory/.ngrok2 。 然后,每次您运行Spring Boot应用程序时,Ngrok都会自动构建指向您的springs Web服务器的http
docker-serveo-server:https:serveo.net是ngrok的替代方法。 taichunminserveo服务器可以让您托管自己的伺服。 taichunminserveo可以让您通过Docker中的任何NAT或防火墙保护到本地主机服务器的URL
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笔记本部署-穿透客户端
笔记本改服务器-笔记本客户端资源
linux-一个基于Docker自托管的Ngrok替代品
一个基于Docker,自托管的Ngrok替代品。 它将在开发机器上本地运行的Web应用程序公开到Internet,使用安全的SSH反向隧道连接到已经暴露给Internet的服务器
moodle-docker-demo:Moodle 3.9在Windows上使用Docker进行演示
moodle-docker-demo:用于演示Moodle 3.9的Docker容器 该存储库包含Docker配置,旨在轻松运行Moodle3.9的副本以在Windows 10计算机上进行演示 Windows先决条件 和 Git命令行工具 Windows批处理命令 Moodle实例 Windows批处理文件,用于从Git下载Moodle 3.9版本(或者如果已经下载则刷新),从下载Moodle模块并运行Moodle CLI安装程序并启动Containers Windows批处理文件来停止容器 Windows批处理文件以启动Containers Windows批处理文件以设置NGROK并使Moodle可用 Windows Batch文件通过删除Docker Persisten DB卷和所有文件来重置Moodle Moodle CLI Windows Batch文件运行Moodl
hax:在docker中管理您的CTF工具
哈克斯 安装 要开始使用hax,建议首先运行hax config 。 用法 ➜ hax -h Usage: hax [OPTIONS] COMMAND [ARGS]... Options: -h, --help Show this message and exit. Commands: config Configure hax expose Expose TCP endpoint using ngrok list List local images pull Pull image and exit refresh Pull latest version of local images run Run ctf environment build Build images from source
详解基于docker搭建lanproxy内网穿透服务
文档更新说明 2018年04月06日 v1.0 内网穿透相信是后端开发者经常遇到的需求,可是怎么实现呢?其实有现成的服务:花生壳、ngrok等,但是,最近花生壳宣布,免费版的内网穿透将不支持80端口映射了,而免费版的ngrok也不够稳定,于是乎,我就开始需找新的解决方案了 本文使用了docker、nginx,要全部搞懂的话需要一定的后端基础(当然,基本上入个门就可以了),个人认为还是有一定阅读门槛的,但是你如果只是想把服务搭建起来,按照步骤来做是不难的 1、概述 内网穿透其实就是用服务器做一个中转,将请求转发,本文记录了在 ubuntu 16.04 上,基于 docker 搭建的内网穿透服务
Cards-against-VGSN
Docker Your Xyzzy 启用您的Xyzzy: docker pull emcniece/dockeryourxyzzy : Docker Hub: 支持的标签和相应的Dockerfile链接: latest , 4 ( ) 什么是Docker Your Xyzzy? 这是“卡”克隆的容器化版本。 :warning:版本3(2020年4月)是一个大大简化的Docker映像,如果从版本2升级可能会中断。它不再具有多步构建的功能。 用法 PYX项目可以Docker格式用于开发,输出构建的文件或在生产中运行。 使用Docker-Compose运行(最快) 可以在找到带有Postgres数据库和隧道的PYX堆栈示例: # Run PYX/Postgres stack docker-compose up -d --build 容器运行后,您可以: 访问在本地播放 访问以找到您的Ngrok
serverspeak:用我开发的先进AI技术让您的服务器回头!
服务器高峰 让您的服务器回话! 该AI将作为插件与您的Minecraft服务器连接。 主程序是用python构建的,有点像虚拟助手。 注意:此程序未经培训,需要在使用前进行培训。 系统要求:带有CUDA的NVIDIA GPU(建议使用GTX 1070或更高版本),装有Anaconda和Python 3.8的Windows / linux计算机,至少10gb的已分配缓存存储,至少16gb的RAM(建议32gb), 更新 4/7/2021:我已经完成了alt帐户检测器并添加了新的算法模块。 2021年3月12日:我添加了Beta测试非法帐户检测器。 2/24/2021:添加了类依赖2/19/2021:添加了EmbedClass.py 2/17/2021:添加了时间表2/16/2021:添加了查找命令的失败2/14/2021:我修复了数学枚举字符值的主要错误。 图书馆 ServerSpeak
ML-web-app:使用Web界面训练和部署简单的机器学习模型-Docker,PyTorch和Flask
使用Web界面训练和部署机器学习模型-Docker,PyTorch和Flask 实时访问(在GCP上部署): : 博客文章: : 此仓库包含与以上博客文章相关的代码。 在本地/云计算机上运行 克隆仓库并构建docker镜像 sudo docker build -t flaskml . 注意:如果在容器中安装PyTorch时遇到MemoryError,请考虑将2G交换添加到虚拟机( ) 然后,您可以在指定应用程序的绝对路径的同时运行容器 sudo docker run -i -t --rm -p 8888:8888 -v **absolute path to app directory**:/app flaskml 这将在localhost:8888上运行该应用程序 您可以使用serveo.net或Ngrok将应用程序移植到Web。 在Jetson-Nano上运行 在Je
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