ubuntu22 编译安装docker，和docker容器方式安装 deepseek
本脚本适用于Ubuntu 22.04，主要功能包括编译安装Docker和安装DeepSeek模型。首先通过Apt源配置安装Docker，确保网络稳定（建议使用VPN）。接着下载并配置Docker二进制文件，创建Docker用户组并设置守护进程。随后拉取Debian 12镜像，安装系统必备工具，配置Ollama模型管理器，并最终部署和运行DeepSeek模型，提供API接口进行交互测试。
Docker 部署 Redis
在使用 Docker 部署 Redis 时，为实现数据持久化，需正确挂载容器内的数据目录到宿主机。推荐命令如下：
```
docker run -d --name redis -v /mnt/data/redis:/data -p 6379:6379 redis
```
该命令将宿主机的 `/mnt/data/redis` 目录挂载到容器的 `/data` 目录，确保 Redis 数据持久化。此路径更通用，适合大多数场景。避免使用不匹配的挂载路径，如 `/var/lib/redis` 或 `/mnt/data/redis` 到非默认目录，以防止数据无法正确持久化。
Docker+consul容器服务的更新与发现
通过本文的介绍，我们详细探讨了如何结合Docker和Consul来实现容器服务的更新与发现。通过Consul的服务注册和发现功能，可以高效地管理和监控容器化服务，确保系统的高可用性和可扩展性。希望本文能帮助您在实际项目中更好地应用Docker和Consul，提高系统的可靠性和管理效率。
因为不会搭建重复型图表，我被开发骂了！
在可视化项目中，使用正确工具能极大提高效率。例如，用Excel公式代替手动计算，或利用EasyV组件容器动态生成重复组件，避免大量手动复制粘贴工作，减少开发和维护成本。通过2步操作，即可根据数据自动生成多个组件，并支持灵活交互配置。易知微推出组件容器启示录课程，教用户如何高效搭建可视化项目，实现一处改、处处改的效果。
三分钟让Dify接入Ollama部署的本地大模型！
本文介绍了如何运行 Ollama 并在 Dify 中接入 Ollama 模型。通过命令 `ollama run qwen2:0.5b` 启动 Ollama 服务，访问 `http://localhost:11434`。在 Dify 中添加模型时，需填写正确的基础 URL 和模型信息。针对 Docker 部署的报错问题，提供了 Mac、Linux 和 Windows 上的解决方案，确保容器能正确访问 Ollama 服务。
部署使用 CHAT-NEXT-WEB 基于 Deepseek
本文介绍如何在阿里云轻量服务器上部署基于 `Deepseek` 的 `CHAT-NEXT-WEB` 项目。首先，准备一台 Linux 服务器并安装 Docker，确保防火墙允许特定端口访问。接着，通过阿里云容器镜像服务解决国内网络限制问题，将镜像推送到私有仓库并拉取到本地。配置并启动 `chat-next` 项目，使用 Deepseek API 进行优化。最后，安装 Nginx 和 Certbot 配置 HTTPS 访问，确保安全性和自动续签。整个过程需严格遵循官方文档，以避免因网络问题导致的安装失败。
基于HPC场景的集群任务调度系统LSF/SGE/Slurm/PBS
在HPC场景中，集群任务调度系统是资源管理和作业调度的核心工具。LSF、SGE、Slurm和PBS是主流调度系统。LSF适合大规模企业级集群，提供高可靠性和混合云支持；SGE为经典开源系统，适用于中小规模集群；Slurm成为HPC领域事实标准，支持多架构和容器化；PBS兼具商业和开源版本，擅长拓扑感知调度。选型建议：超大规模科研用Slurm，企业生产环境用LSF/PBS Pro，混合云需求选LSF/PBS Pro，传统小型集群用SGE/Slurm。当前趋势显示Slurm在TOP500系统中占比超60%，而商业系统在金融、制造等领域保持优势。