AI 与智能体-AI运维探索者

Coze运维智能体实战：管理阿里云机器与设计工作流

一、自定义coze插件管理阿里云机器 1.1 准备工作 1、注册阿里云账号并完成实名认证步骤略 2、创建RAM用户并获取AccessKey 地址： https://ram.console.aliyun.com/users 点击“创建用户” 3、...

# 智能体 # 工作流编排 # 工具调用

8个月前

02915

LLaMA-Factory 微调 Qwen3-4B 实战：启动训练、测试与导出

一、启动 WebUI 在开始训练前，先把前面的测试命令结束掉，然后启动 WebUI：浏览器访问： `http://ip:7860` 如果使用的是 AutoDL，仍然需要做自定义服务映射。需要注意的是：WebUI 版本更适合...

# 工程实践 # 大模型工程 # 模型部署

7个月前

02514

常见开源大模型微调工具盘点：PEFT、LLaMA-Factory、Unsloth、XTuner

一、Hugging Face Transformers 与 PEFT Transformers 是 Hugging Face 的核心开源库，覆盖 NLP、视觉、音频等多种任务，同时把模型加载、Tokenizer、Pipeline 等常见能力做了模块化封装。 PEFT...

# 工程实践 # 大模型工程 # 模型部署

6个月前

04811

Dify+Jumpserver运维智能体：部署Jumpserver和MCP

一、部署jumpserver 1.1 部署jumpserver 官网： https://jumpserver.org/ GitHub地址：https://github.com/jumpserver/jumpserver/ 准备一台 4c8g 的Linux机器，建议在阿里云购买抢占式实例，实...

# 智能体 # 工具调用 # Dify

2个月前

0525

n8n 节点详解：触发器、控制流、循环、合并与等待

一、触发器节点 1.1 Manual Trigger 最简单的触发器，点击后立即运行，适合调试。 1.2 Schedule Trigger 定时触发，作用类似 Linux 的 Crontab。 1.3 Webhook Webhook 会给你一个 URL，只要访问...

# 工作流编排 # 智能体平台 # 自动化

8个月前

03411

大模型为什么离不开 GPU

一、为什么大模型依赖 GPU 大模型(如GPT、DeepSeek等)依赖GPU进行训练和推理 CPU和GPU的区别： | | CPU | GPU | | -------------------------- | --------------------------------------------...

# 工程实践 # 大模型工程 # 模型部署

7个月前

0477

Vercel部署实战：从导入GitHub到绑定域名

一、先准备 Vercel 账号访问：https://vercel.com/ 通常可以直接使用 GitHub 账号登录。二、导入 GitHub 项目进入 Vercel 后，新建项目，然后选择导入 GitHub 仓库。三、配置环境变量如果...

# 开发工作流 # GitHub # Vercel

3个月前

0246

OpenClaw多Agent进阶：SOUL.md、USER.md 与 AGENTS.md 协作机制

一、给不同 Agent 设置角色人设 1.1 技术 Agent 的 SOUL.md 定义SOUL.md 定义USER.md 1.2 内容 Agent 的 SOUL.md 定义SOUL.md 定义USER.md 1.3 运营 Agent 的 SOUL.md USER.md 1.4 财务 Agent ...

# 智能体 # OpenClaw # AI 自动化

2个月前

04211