AI 与智能体 第8页
GitHub上线准备:仓库、Git、SSH Key与代码推送-AI运维探索者

GitHub上线准备:仓库、Git、SSH Key与代码推送

一、先准备账号 通常要先准备两个平台账号: GitHub Vercel GitHub 用来管理源码,Vercel 用来接入并部署前端项目。 二、在 GitHub 创建项目 进入 GitHub 后,新建一个空仓库即可。 三、安装 Gi...
OpenClaw高频Skills推荐:主动协作、MCP接入、Web检索与安全审查-AI运维探索者

OpenClaw高频Skills推荐:主动协作、MCP接入、Web检索与安全审查

一、proactiveagentskill:主动协作 1.1 它可以做什么 proactiveagentskill 是一个让代理从“被动接单”变成“主动协作”的方法论技能包,核心价值是:不丢上下文、能持续记忆、会定时主动检查...
n8n 节点详解:触发器、控制流、循环、合并与等待-AI运维探索者

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...
RAGFlow 部署与快速体验:Linux 安装、模型配置、知识库和聊天-AI运维探索者

RAGFlow 部署与快速体验:Linux 安装、模型配置、知识库和聊天

一、部署前的机器要求 生产环境通常建议: * CPU >= 4 cores * RAM >= 16 GB * Disk >= 50 GB * Docker >= 24 * Docker Compose >= 2.26 演示环境里使用的是: * Ubuntu 22.04 *...
向量数据库入门:向量是什么,为什么 RAG 离不开它-AI运维探索者

向量数据库入门:向量是什么,为什么 RAG 离不开它

一、向量是什么 在 AI 场景里,向量可以理解成一个“很长的数字列表”,例如: 这个数字列表不是随便生成的,它通常承载了原始数据的语义或特征。 例如: * 一张图片会被编码成代表颜色、形状、...
GPU 监控进阶:Prometheus 接入 dcgm-exporter 与显卡大盘-AI运维探索者

GPU 监控进阶:Prometheus 接入 dcgm-exporter 与显卡大盘

一、为什么还需要 `dcgm-exporter` `node_exporter` 能看到系统级指标,但看不到足够细的 GPU 运行细节。而大模型推理和训练最关心的常常是: * GPU 利用率; * 显存占用; * 温度和功耗; * 显...
OpenClaw接入企业微信:内网穿透、通道配置与使用-AI运维探索者

OpenClaw接入企业微信:内网穿透、通道配置与使用

一、OpenClaw 接入企业微信的整体流程 说明:企业微信回调需要访问OpenClaw的公网IP,我们是私有部署,只能做内网穿透,这里使用FPR实现。 如果你使用带公网的云主机部署,这一节可以跳过。 二...
OpenClaw入门:它是什么、怎么工作、适合哪些场景-AI运维探索者

OpenClaw入门:它是什么、怎么工作、适合哪些场景

一、了解 OpenClaw 1.1 什么是 OpenClaw 官网:https://openclaw.ai/ Githubt地t址:https://github.com/openclaw/openclaw OpenClaw是一种开源、自托管(selfhosted)的AI自动化代理系统/智能体框...
大模型量化入门:GPTQ、AWQ 和 Qwen3-1.7B 实操-AI运维探索者

大模型量化入门:GPTQ、AWQ 和 Qwen3-1.7B 实操

一、为什么量化很重要 量化的本质是把模型从更高精度的数据格式压缩到更低精度,例如: * FP16 -> INT8 * FP16 -> INT4 这样做带来的主要收益有: * 模型体积更小; * 显存占用更低; * ...
Coze运维智能体实战:管理阿里云机器与设计工作流-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、...