arm架构下openeuler部署docker
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
Python内容推荐
智慧文旅基于Python与大语言模型的景区讲解词生成系统设计 项目介绍 基于Python和大语言模型的景区讲解词智能生成平台设计与实现(含模型描述及部分示例代码)
内容概要:本文介绍了一个基于Python和大语言模型的景区讲解词智能生成平台的设计与实现。平台采用检索增强生成(RAG)架构,结合FastAPI构建服务接口,利用向量数据库进行知识检索,通过大语言模型生成讲解内容,并集成文本校验、敏感词检测、字数控制和人工审核机制,确保生成内容的准确性、结构完整性和安全性。系统支持多场景讲解词生成,如儿童版、研学版、专业版等,能够根据游客特征动态调整内容风格与时长。关键技术包括文档切分、文本向量化、相似度检索、提示词构造、质量校验等,实现了从景区资料管理到讲解词生成、审核发布的全流程自动化。; 适合人群:具备一定Python编程基础,熟悉Web开发、自然语言处理或大语言模型应用的研发人员、人工智能工程师及智慧文旅系统开发者,尤其适合从事文旅数字化、智能导览、内容生成类项目的1-3年经验技术人员; 使用场景及目标:①解决传统讲解词生产效率低、更新慢、风格单一的问题,实现高效批量生成;②应对大模型幻觉导致的历史文化事实错误,提升生成内容的准确性与可控性;③为景区提供统一的知识资产管理与内容中台能力,支撑小程序、语音导览、数字人等多端应用; 阅读建议:此资源以实际代码示例驱动,涵盖模型调用、向量检索、提示工程和接口设计等核心技术,建议结合文中提供的代码片段进行实践调试,重点关注检索增强机制与生成控制策略的设计思想,以深入掌握如何构建安全、可控、可落地的大语言模型应用系统。
ARM架构安装Docker指南[项目代码]
本文详细介绍了在ARM架构(aarch64)的openEuler 22.03系统上安装Docker及Docker Compose的完整步骤。首先说明了环境配置,包括CPU架构和系统信息。然后逐步指导如何下载Docker二进制包、解压并配置系统服务文件,包括设置存储路径、权限管理和启动服务。此外,还介绍了如何配置镜像加速器和日志管理。最后,提供了在AArch64系统上安装Docker Compose的方法,并验证版本。整个过程涵盖了从安装到配置的各个环节,适合在ARM架构服务器上部署Docker环境的用户参考。
openEuler离线安装Docker[可运行源码]
本文详细介绍了在openEuler 22.03 LTS (aarch64)系统上离线安装Docker 27.5和Docker Compose的步骤。首先需要下载Docker的离线安装包并传输到目标机器,然后解压并复制二进制文件到系统路径。接着配置Docker服务,包括创建systemd服务文件。针对可能出现的containerd服务未找到的错误,提供了详细的解决方案,包括手动安装containerd和创建其systemd服务文件。最后验证Docker安装是否成功,并提供了安装Docker Compose的步骤。文章还包含了常见问题的解决方法,如依赖缺失错误和权限问题。
ARM虚拟环境安装说明V1.11
简介4实验环境说明 41 基于 QEMU 模拟器的鲲鹏 920 处理器开发环境搭建 51.1 实验目的 51.2 实验设备 51.3 实验原理 51.3.2 Q
鲲鹏昇腾部署Qwen3[项目代码]
本文详细介绍了在鲲鹏920处理器和昇腾310P硬件环境下部署Qwen3-32B模型的步骤。硬件配置包括2个鲲鹏920处理器、128GB内存和4个Atlas300I duo加速卡,系统采用openEuler22.03-LTS,驱动版本为24.1.rc3。部署过程首先通过GPUStack进行环境搭建,包括Docker容器的配置和必要的设备挂载。随后在GPUStack界面中选择通义千问3模型进行部署,配置后端为Asend MindIE,并添加--dtype=float16参数。最后提到在连接dify时发现MindIE暂不支持function call功能。
openEuler安装雷池WAF脚本[可运行源码]
该脚本提供了在openEuler 2403系统上一键安装雷池WAF的详细步骤。首先检查系统环境和CPU指令集支持,处理DNS配置以避免IPv6解析问题。接着清理旧版Docker组件,安装Docker CE并启动服务。随后创建雷池安装目录,下载镜像包和配置文件,最后启动雷池WAF服务。脚本还包含验证Docker版本、修复Docker iptables链异常等步骤,确保安装过程顺利进行。安装完成后,提供控制台访问地址,方便用户管理WAF。
openEuler深度体验:从安装到AI环境搭建[项目代码]
本文详细记录了作者从零开始深度体验openEuler 25.09 LTS操作系统的全过程,包括下载镜像、创建虚拟机、安装系统、配置环境等步骤。作者首先介绍了openEuler的背景,指出其作为面向数字基础设施的开源操作系统,支持多种计算架构。在安装过程中,作者选择了VirtualBox虚拟机,并详细描述了从创建虚拟机到安装系统的每一步操作,包括语言选择、磁盘分区、网络配置等。安装完成后,作者对系统进行了初步体验,认为其界面简洁专业,预装软件少,适合企业级应用。随后,作者深入测试了系统的软件包管理(DNF)、容器支持(Docker)和性能表现,发现其在国内镜像源的支持下,软件安装流畅,容器运行正常,性能与主流Linux发行版相当。在实战部分,作者成功在openEuler上搭建了AI开发环境,包括安装Python、PyTorch和Jupyter,并进行了简单的AI推理测试,虽然虚拟机无GPU,但CPU推理速度令人满意。文章还总结了安装过程中遇到的常见问题及解决方案,如磁盘识别、Docker权限和PyTorch安装超时等。此外,作者体验了openEuler的特色功能A-Tune智能调优和iSula容器引擎,认为其在系统优化和边缘计算方面具有优势。最后,作者将openEuler与Ubuntu 22.04进行了性能对比,发现openEuler在启动时间、内存占用和编译速度上略有优势。总体而言,作者认为openEuler是一款技术含量高、生态支撑良好的工业级操作系统,适合企业用户、云原生开发者和边缘计算应用开发者,但也指出其桌面应用生态和硬件驱动支持有待加强。
基于.NET8开发,是一套开源、免费、跨平台、企业级在线考试软件,支持x64、x86、Arm64芯片架构的windows和linux操作系统,支持人大金仓、达梦、OceanBase数据库等数据库
星期八在线考试系统,基于.NET8开发,是一套开源、免费、跨平台、企业级在线考试软件,支持x64、x86、Arm64芯片架构的windows和linux操作系统,支持人大金仓、达梦、OceanBase数据库 及 MySql、SqlServer、PostgreSql、SQLite 等数据库。
Rancher10个镜像-mirrored-pause-3.6.tar
上传准备好的镜像 (10个镜像)
华为H13-111 HCIA鲲鹏应用开发题库.rar
华为H13-111 HCIA鲲鹏应用开发题库
linux arm架构openeuler-20.03镜像
linux arm架构openeuler-20.03镜像
pip-numpy-1.21.5-cp39-cp39-manylinux_2_17_aarch64.manylinux2014_aarch64.whl.zip
pip-numpy-1.21.5-cp39-cp39-manylinux_2_17_aarch64.manylinux2014_aarch64.whl.zip
麒麟v10arm64版本自制nginx1.26.1docker镜像包
openeuler22.03arm64构建好的nginx1.26.1镜像包 注意 如果缺少什么依赖 直接软连接就好
开源库ZLMediaKit下载地址
开源库ZLMediaKit下载地址
CANN-RECIPES-INFER
本项目针对LLM与多模态模型推理业务中的典型模型、加速算法,提供基于CANN平台的优化样例
openEuler 22.03-SP4 在线部署 Kubernetes
openEuler 22.03-SP4 在线部署 Kubernetes 的 镜像、RPM 包和 YAML 配置
操作系统-2.5-OpenEuler操作系统1
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统信UOS操作系统版本合集(网盘资源58G)
下载代码方式:https://pan.quark.cn/s/bd9c3a5fadd9 CVE-2021-4034-UniontechOS 说明 统信UOS 桌面操作系统,存在CVE-2021-4034漏洞(Linux Polkit本地权限提升漏洞)。
arm64平台下docker和docker-compose离线安装包,含一键安装脚本,已在openEuler操作系统下验证
arm64平台下docker和docker-compose离线安装包,含一键安装脚本,解压后上传至服务器,进入目录,运行以下命令 chmod 755 install-docker.sh ./install-docker.sh docker-18.09.9.tgz #安装docker-compose cp docker-compose /usr/local/bin/ chmod 777 /usr/local/bin/docker-compose docker-compose -v 在线安装和卸载教程可参考: https://blog.csdn.net/ChennyWJS/article/details/131781839
AtomCode国产AI编码助手[可运行源码]
AtomCode是一款由国内团队开发的自主AI编码助手,运行在终端中,旨在通过自然语言描述任务目标,由AI智能体自动完成规划、读取代码、编辑文件、执行命令、验证结果等一系列操作。其核心理念是将“从需求到可运行结果”的整个流程收束在对话中。AtomCode主打纯Rust自研、完全开源(MIT协议)、深度支持国产大模型,并默认保障数据隐私,解决了Claude Code等国外工具对国内开发者受限的问题。其核心特性包括强大的智能体能力、多模型深度支持、工程化稳定机制、代码图谱与深度理解、安全与可控等。此外,AtomCode与国产代码托管平台AtomGit深度集成,形成协同生态。安装过程简单,支持主流操作系统,是一款功能强大、自主可控的AI编码工具。
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