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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...
LLaMA-Factory 微调 Qwen3-4B 实战:环境准备与数据配置-AI运维探索者

LLaMA-Factory 微调 Qwen3-4B 实战:环境准备与数据配置

一、先明确整体思路 这套流程的目标是:在 AutoDL 云服务器上安装 `LLaMA-Factory`,然后对 `Qwen3-4B` 做微调。 二、环境准备 2.1 购买云主机 笔记里建议使用 AutoDL,选择 3090 显卡即可。如...
LLaMA-Factory 微调 Qwen3-4B 实战:启动训练、测试与导出-AI运维探索者

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...
Kubernetes驱动的GPU与大模型管理-AI运维探索者

Kubernetes驱动的GPU与大模型管理

一、为什么使用k8s管理GPU与大模型 我们可以从下面六个角度进行分析为什么使用k8s管理GPU与大模型: * 资源调度与优化 * 多租户隔离与资源分配 * 简化部署与管理 * 弹性伸缩和负载均衡 * 高可用...
Kubernetes管理大模型实战-AI运维探索者

Kubernetes管理大模型实战

一、K8s使用Model资源部署大模型 1、在 K8s 上部署大模型,可以直接用 Ollama Operator 的 CRD Model 部署,比如部署一个 phi的模型 2、首次部署大模型,会先创建一个 store 服务,用于存储 oll...
Kubernetes管理GPU和大模型技术体系-AI运维探索者

Kubernetes管理GPU和大模型技术体系

一、K8s管理GPU资源技术架构 k8s默认不支持管理GPU 安装完英伟达驱动后支持管理GPU 二、K8s管理大模型服务方案 针对vLLM serve、Ollama serve等各类大模型服务,可以使用资源类型为Deployment进...
Kubernetes GPU资源调度落地-AI运维探索者

Kubernetes GPU资源调度落地

一、K8s集群部署 1.1 Runtime安装 1、卸载已经安装的 docker 2、配置源 3、安装 Containerd 4、配置 Containerd 的内核 5、创建 Containerd 的配置文件 6、启动Containerd 1.2 Kubernetes 部署 ...
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...
智能体入门:什么是 AI Agent,核心要素和主流平台有哪些-AI运维探索者

智能体入门:什么是 AI Agent,核心要素和主流平台有哪些

一、什么是智能体 AI Agent(智能体)是一种能够感知环境、做出决策并执行行动的软件系统。你可以把它理解成一个“能自己完成任务的 AI 助手”。 和传统聊天机器人相比,智能体不只是回答问题,...
开源版 Coze 私有部署实战:用 Docker 跑起 Coze Studio-AI运维探索者

开源版 Coze 私有部署实战:用 Docker 跑起 Coze Studio

一、先准备机器 一个入门级实验环境就够了: * CPU:2C * 内存:4G * 磁盘:40G * 系统:Ubuntu 22.04 如果你只是做实验,使用云上的抢占式实例会更省钱,用完及时销毁即可。 二、安装 Docker ...