部署
MinIO 多节点多盘部署与运维
· ☕ 8 分钟
1. 环境准备 1.1 数据盘准备 查看数据盘 1 lsblk -d -o NAME,SIZE,TYPE | grep nvme 1 2 3 4 nvme0n1 745.2G disk nvme1n1 745.2G disk nvme2n1 745.2G disk nvme3n1 745.2G disk 准备存储目录 1 2 3 for i in {0..3}; do mkdir -p /mnt/data${i} done 格式化数据盘 1 2 3 for i in {0..3}; do mkfs.xfs -f /dev/nvme${i}n1 done 挂载数据盘 1 2 3 for i in {0..3}; do mount /dev/nvme${i}n1 /mnt/data${i} done 清空数据盘 1 2 3 4 for i in {0..3}; do rm -rf /mnt/data${i}/* rm -rf /mnt/data${i}/.minio.sys done 查看挂载情况

vLLM 部署 PD 分离应用
· ☕ 5 分钟
1.为什么要 PD 分离部署大模型应用 在大模型推理的过程中,有两个串行阶段: 处理全量的输入上下文,生成 KV Cache(Prefill 阶段) 增量生成新的 token(Decode 阶段) 这两个阶段对资源的需求不一样。Prefill 阶段要计算大量的 KV Cac

在 Kubernetes 部署 Jumpserver 跳板机
· ☕ 3 分钟
1. 部署 Jumpserver 需要提前准备好 StorageClass,用于存储 Jumpserver 的数据。除了下面提到的数据库,各个组件 jms-core、jms-web、jms-koko、jms-lion、jms-chen 都需要一个 PV 存储。 1.1 部署 MySQL 参考 https://github.com/shaowenchen/ops-hub/blob/main/database/mysql8.yaml ,部署 MySQL。 需要调整

大模型部署工具 llama.cpp
· ☕ 7 分钟
1. 大模型部署工具 llama.cpp 大模型的研究分为训练和推理两个部分。训练的过程,实际上就是在寻找模型参数,使得模型的损失函数最小化,推理结果最优化的过程。训练完成之后,模型的参数就固定了,这时候就可以使用模型进行推理,对外提供服务。 llama.cpp 主要解决的是推理过程

DevOps 工具链之 Argo CD
· ☕ 4 分钟
1. Argo CD 能解决什么问题 1.1 从 GitOps 说起 GitOps 起源于 Weaveworks 公司在 2017 年发表的一篇博客, GitOps - Operations by Pull Request 。在文中,Alexis 介绍了一种以 Git 为唯一事实来源的部署方式。 在 GitOps 实践中,我们需要将软件设施定义在 Git 仓库中进行管理。其中的软件设施,包括 IaaS、Kubernet