在conda里使用pytorch通过AMD Radeon Pro 5500M 8 GB 加速 创建新的conda环境,指定Python 3.10: conda create -n pytorch_amd python=3.10 conda activate pytorch_amd 安装支持MPS(Metal Performance Shaders)后端的PyTorch最新稳定版本: conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch 验证安装并检查MPS可用性: import torch print(torch.__version__) print(torch.backends.mps.is_available()) 在代码中使用MPS设备: device = torch.device("mps") print(device) float_points = torch.zeros(10, 2).float() points_gpu = float_points.to(device='mps') print(points_gpu) points_gpu = points_gpu + 4 print(points_gpu) # points_gpu points_gpu.zero_() print(points_gpu) a = torch.tensor(list(range(9))).to(device='mps') print(a) 如果遇到内存问题,可以尝试设置环境变量: export PYTORCH_MPS_HIGH_WATERMARK_RATIO=0.7 注意事项: 使用Python 3.10可能会提高与PyTorch的兼容性。 MPS后端主要针对Apple Silicon优化,对AMD GPU的支持可能不完善。 某些复杂操作可能不支持或性能较差。 性能提升可能不如NVIDIA CUDA显著。 对于大型模型,可能还是需要依赖CPU。 如果遇到问题:...
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在conda里使用pytorch通过AMD Radeon Pro 5500M 8 GB 加速 创建新的conda环境,指定Python 3.10: conda create -n pytorch_amd python=3.10 conda activate pytorch_amd 安装支持MPS(Metal Performance Shaders)后端的PyTorch最新稳定版本: conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch 验证安装并检查MPS可用性: import torch print(torch.__version__) print(torch.backends.mps.is_available()) 在代码中使用MPS设备: device = torch.device("mps") print(device) float_points = torch.zeros(10, 2).float() points_gpu = float_points.to(device='mps') print(points_gpu) points_gpu = points_gpu + 4 print(points_gpu) # points_gpu points_gpu.zero_() print(points_gpu) a = torch.tensor(list(range(9))).to(device='mps') print(a) 如果遇到内存问题,可以尝试设置环境变量: export PYTORCH_MPS_HIGH_WATERMARK_RATIO=0.7 注意事项: 使用Python 3.10可能会提高与PyTorch的兼容性。 MPS后端主要针对Apple Silicon优化,对AMD GPU的支持可能不完善。 某些复杂操作可能不支持或性能较差。 性能提升可能不如NVIDIA CUDA显著。 对于大型模型,可能还是需要依赖CPU。 如果遇到问题:...
https://www.facebook.com/business/tools/meta-business-suite 业务资产组合 账户 应用-添加应用 用户 系统用户 创建系统用户 分配资产 生成口令-永不过期 ①这是用户口令 用①的用户口令取得访问口令 _https://graph.facebook.com/v21.0/me/accounts?access_token=系统用户的_token curl –location –request GET ‘https://graph.facebook.com/v21.0/me/accounts?access_token=EAAfrwYPg2CcBO96Lns7HRS6KaajpqRHEZBUuP9E4Rf7oMZCGaSV7AIOV2GK8FKsiZAKJOiP09I11ZZAS9Fq5pfZCTiVu2hjOdtjyAE7FCrxMtMGzJZCORGgeEhnxv8GBkmBieCpVK7Pe5qSCNOzfS3jFSHTEm05j1Ba2kkwdU4Bimh9RwS5KgTNwPXcbHGOE7mAwZDZD' { “data”: [ { “access_token”: “EAAfrwYPg2CcBO2WLT5oD7QpRgZCgxJpqGpzhXL7ZAa4LxSbsGk61mdQ7YMpWnx1iUJqIt3U0RcmlVRFos0jb3xyZBanSvPmcLTYeyZATyDhDdOhLmYc6vm3SdyOmj4vMQg2sObWZBJuqyYjXBCBJR63eE8W2kZC2Kv4mgjUNrtGDjuoNZBKiicTZAm3HAUvqRmpZATNAlCTDu”, “category”: “IT企業”, “category_list”: [ { “id”: “1130035050337269”, “name”: “IT企業” } ], “name”: “TestPage”, “id”: “469068969630885”, “tasks”: [ “ADVERTISE”, “ANALYZE”, “CREATE_CONTENT”, “MESSAGING”, “MODERATE”, “MANAGE” ] } ], “paging”: { “cursors”: { “before”: “QVFIUldJdW1JMjN0bWtDUVE5dk9xdUhIT1I3UnhodUNFelNaQmFOZAkJIR2VxTjJweTBXRFFLa2RESXdGSWtHVEhIVDZAzQnZAfSzM1STgzMVU0NlNoazNSLW13”, “after”: “QVFIUldJdW1JMjN0bWtDUVE5dk9xdUhIT1I3UnhodUNFelNaQmFOZAkJIR2VxTjJweTBXRFFLa2RESXdGSWtHVEhIVDZAzQnZAfSzM1STgzMVU0NlNoazNSLW13” } } } https://developers.facebook.com/
Setting up macOS CLang and macOS Developmeng Dependencies $ xocode-select --install Rust $ brew install rust $ rustc --version rustc 1.79.0 (129f3b996 2024-06-10) (Homebrew) Javascirpt ecosystem $ brew install node $ brew install pnpm $ node -v v22.5.1 $ pnpm -v 9.6.0 $ pnpm create vite .../191022c54b0-1753a | +1 + .../191022c54b0-1753a | Progress: resolved 1, reused 1, downloaded 0, added 1, done ✔ Project name: … pilot-desk ✔ Target directory "pilot-desk" is not empty....
在构建一个有弹性的基础架构时,结合MetaGPT、CrewAI、Dify、LlamaIndex、LangChain和LangGraph这些工具,可以创建一个强大而灵活的系统。以下是一个可能的组合方案: 核心架构 LangChain作为基础框架 LangChain可以作为整个系统的骨架,提供了连接各种组件的能力。 它能够处理大语言模型(LLM)的集成、提示管理、以及与外部数据源和工具的交互。 LlamaIndex用于数据索引和检索 LlamaIndex可以作为数据处理和检索的核心组件。 它能够高效地索引和查询大量非结构化数据,为LLM提供相关上下文。 MetaGPT用于任务分解和协调 MetaGPT可以用来分解复杂任务,并协调多个AI代理之间的工作。 它可以帮助系统更好地处理复杂的多步骤任务。 CrewAI用于多代理协作 CrewAI可以用来创建和管理多个专门的AI代理,每个代理负责特定的任务或领域。这种方法可以提高系统的模块化和可扩展性。 辅助组件 Dify用于快速原型开发和部署 Dify可以用于快速构建和部署AI应用的原型。它可以帮助开发团队快速验证想法并迭代改进。 LangGraph用于复杂工作流程 LangGraph可以用来设计和实现更复杂的AI工作流程。它可以帮助系统处理需要多个步骤和决策点的任务。 弹性设计策略 模块化架构 将系统分解为独立的模块,每个模块使用最适合的工具。例如,使用LlamaIndex处理数据检索,CrewAI管理多代理任务等。 可扩展性 利用LangChain的灵活性,设计系统使其能够轻松添加新的功能模块或替换现有组件。 负载均衡 实现智能任务分配机制,根据各组件的负载情况动态分配任务。 故障恢复 设计容错机制,如果某个组件失败,系统可以自动切换到备用方案。 自动扩缩容 根据需求自动调整资源分配,例如在高峰期增加LLM实例或数据处理节点。 实施建议 从小规模原型开始,使用Dify快速构建概念验证。 逐步整合LangChain和LlamaIndex,建立核心数据处理和LLM交互能力。 引入MetaGPT和CrewAI,增强系统的任务分解和多代理协作能力。 使用LangGraph设计更复杂的工作流程,处理高级任务。 持续监控系统性能,识别瓶颈,并根据需要调整架构。 通过这种组合,您可以创建一个既强大又灵活的AI系统基础架构,能够适应不同的需求并具有良好的可扩展性和弹性
利用https://developers.facebook.com/tools/explorer me?id={user_id} 生成user access token EAAfrwYPg2CcBO03BsZC2vFeLLTampTGF4ryMivUXQJfSYufqJh1vxQFapR2Lh4yDIPILo7MLTCDYZAWR26VaGKYhhZBxFMWDaPyvOJh2x8VvvFN3Jm1qxBX3dZBxlHqzYE1VLi3ZA6vAHbFWnZBWiytbVf6ZBJZBpVKgA7ZA8WjG2HqU0K165zseLbZBBB1xXaMUZCuxr2pCmQPZAIspH9BQ3wZDZD 取得长期user access token oauth/access_token?grant_type=fb_exchange_token&client_id={app_id}&client_secret={app_secret}&fb_exchange_token={token} oauth/access_token?grant_type=fb_exchange_token&client_id=2229541210740775&client_secret=b549af5357592e1840466628d4fd1652&fb_exchange_token=EAAfrwYPg2CcBO03BsZC2vFeLLTampTGF4ryMivUXQJfSYufqJh1vxQFapR2Lh4yDIPILo7MLTCDYZAWR26VaGKYhhZBxFMWDaPyvOJh2x8VvvFN3Jm1qxBX3dZBxlHqzYE1VLi3ZA6vAHbFWnZBWiytbVf6ZBJZBpVKgA7ZA8WjG2HqU0K165zseLbZBBB1xXaMUZCuxr2pCmQPZAIspH9BQ3wZDZD { { “access_token”: “EAAfrwYPg2CcBOZCjlMRkbaPoFnd9fZBDMlB67yfLbUMgPZBoggFIjDySm3iOURYNuNZAjPPT6vEJYNZAHpmR0xrCuGBCNHn7SBqhHAe8vOTXr1IJmMCjcuZBI3sU42vGrXT7CpLrwqFHSZBf8UqZB6WBaMiQ9UOOK7LuenGCRjtBEtax8qZAba2OVZAeDI”, “token_type”: “bearer” } ``` 1. 取得 Page Access Token ``` https://developers.facebook.com/docs/facebook-login/guides/access-tokens/get-long-lived/ [**https://www.facebook.com/business/tools/meta-business-suite**](https://www.facebook.com/business/tools/meta-business-suite) 业务资产组合 账户 应用-添加应用 用户 系统用户 创建系统用户 分配资产 生成口令-永不过期 ①这是用户口令 用①的用户口令取得访问口令 [_https://graph.facebook.com/v21.0/me/accounts?access_token=_系统用户的_token_](https://graph.facebook.com/v21.0/me/accounts?access_token=%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E7%94%A8%E6%88%B7%E7%9A%84token) curl --location --request GET 'https://graph.facebook.com/v21.0/me/accounts?access_token=EAAfrwYPg2CcBO96Lns7HRS6KaajpqRHEZBUuP9E4Rf7oMZCGaSV7AIOV2GK8FKsiZAKJOiP09I11ZZAS9Fq5pfZCTiVu2hjOdtjyAE7FCrxMtMGzJZCORGgeEhnxv8GBkmBieCpVK7Pe5qSCNOzfS3jFSHTEm05j1Ba2kkwdU4Bimh9RwS5KgTNwPXcbHGOE7mAwZDZD' { "data": [ { "access_token": "EAAfrwYPg2CcBO2WLT5oD7QpRgZCgxJpqGpzhXL7ZAa4LxSbsGk61mdQ7YMpWnx1iUJqIt3U0RcmlVRFos0jb3xyZBanSvPmcLTYeyZATyDhDdOhLmYc6vm3SdyOmj4vMQg2sObWZBJuqyYjXBCBJR63eE8W2kZC2Kv4mgjUNrtGDjuoNZBKiicTZAm3HAUvqRmpZATNAlCTDu", "category": "IT企業", "category_list": [ { "id": "1130035050337269", "name": "IT企業" } ], "name": "TestPage", "id": "469068969630885", "tasks": [ "ADVERTISE", "ANALYZE", "CREATE_CONTENT", "MESSAGING", "MODERATE", "MANAGE" ] } ], "paging": { "cursors": { "before": "QVFIUldJdW1JMjN0bWtDUVE5dk9xdUhIT1I3UnhodUNFelNaQmFOZAkJIR2VxTjJweTBXRFFLa2RESXdGSWtHVEhIVDZAzQnZAfSzM1STgzMVU0NlNoazNSLW13", "after": "QVFIUldJdW1JMjN0bWtDUVE5dk9xdUhIT1I3UnhodUNFelNaQmFOZAkJIR2VxTjJweTBXRFFLa2RESXdGSWtHVEhIVDZAzQnZAfSzM1STgzMVU0NlNoazNSLW13" } } } [https://developers....
使用Hugo创建网站并且通过GitHub Actions持续集成与Cloudflare Pages自动部署这种方法结合了GitHub Actions的构建能力和Cloudflare Pages的托管服务，实现了Hugo网站的高效、自动化部署流程。主要优势包括： 构建流程控制：通过GitHub Actions完全自定义Hugo站点的构建步骤 灵活性：可以在构建过程中添加额外的预处理或检查步骤 版本管理：直接与GitHub仓库集成，实现代码和内容的版本追踪 关键实现步骤： 在GitHub仓库中配置工作流文件 使用Cloudflare Pages的部署Action 设置必要的构建和部署环境变量 这种方法不仅提供了更精细的构建控制，还能保证部署的一致性和可靠性。 on: [push] jobs: build: runs-on: ubuntu-latest env: HUGO_VERSION: 0.128.0 steps: - name: Install Hugo CLI run: | wget -O ${{ runner.temp }}/hugo.deb https://github.com/gohugoio/hugo/releases/download/v${HUGO_VERSION}/hugo_extended_${HUGO_VERSION}_linux-amd64.deb \ && sudo dpkg -i ${{ runner.temp }}/hugo.deb - name: Checkout uses: actions/checkout@v4 with: submodules: recursive - name: Build with Hugo env: HUGO_CACHEDIR: ${{ runner.temp }}/hugo_cache HUGO_ENVIRONMENT: production run: | hugo --minify - name: Upload artifact uses: actions/upload-artifact@v4 with: name: my-project path: ....
Ansibleを用いて構成管理UIツールを開発する際のアドバイスをいくつか提供します。Ansibleの機能を最大限に活用し、ユーザーフレンドリーなUIを提供するためのポイントを以下にまとめます。 1. 基本的な構成とツールの選択 Ansibleの理解 Ansibleの基本概念（Playbook、Inventory、Roles、Modules）を理解し、どのように構成管理を行うかを把握します。 適切なツールの選択 AWX: Ansibleのオープンソース版の管理ツールで、Web UIを提供します。これをベースにカスタマイズすることが可能です。 Ansible Tower: AWXの商用版で、エンタープライズ向けの機能が追加されています。安定性とサポートが必要な場合に適しています。 2. UI設計のポイント ユーザーフレンドリーなインターフェース 直感的な操作が可能なUIを設計します。ドラッグアンドドロップでPlaybookやInventoryを管理できると便利です。 リアルタイムのステータス表示やログの確認ができるダッシュボードを提供します。 セキュリティの考慮 認証と認可の仕組みを導入し、ユーザーごとにアクセス権限を管理します。 Ansible Vaultを使用して、機密情報を安全に管理します。 3. 機能の実装 Playbookの管理 Playbookの作成、編集、削除、実行をGUIから行えるようにします。 Playbookのバージョン管理や履歴管理機能を提供します。 Inventoryの管理 Inventoryの作成、編集、削除をGUIから行えるようにします。 動的Inventoryのサポートを追加し、クラウド環境のリソースを自動的に取得できるようにします。 ログと監視 実行結果のログを収集し、GUIから確認できるようにします。 実行中のタスクの進行状況をリアルタイムで表示します。 4. 拡張性とカスタマイズ モジュールの追加 Ansibleのモジュールを拡張し、特定のニーズに合わせたカスタムモジュールを作成します。 GUIからカスタムモジュールの管理と実行をサポートします。 APIの提供 他のシステムと連携するためのAPIを提供します。これにより、CI/CDパイプラインとの統合が容易になります。 5. 開発とデプロイ 開発環境の整備 開発環境を整備し、テストとデバッグが容易になるようにします。 コンテナ技術（例：Docker）を使用して、開発環境と本番環境の一貫性を保ちます。 継続的インテグレーションとデリバリー（CI/CD） CI/CDパイプラインを構築し、コードの変更が自動的にテストされ、本番環境にデプロイされるようにします。 6. ドキュメントとサポート ドキュメントの整備 ユーザーガイドやAPIドキュメントを整備し、ユーザーがツールを効果的に使用できるようにします。 チュートリアルやサンプルを提供し、学習の助けとします。 サポート体制の構築 ユーザーからのフィードバックを収集し、継続的にツールを改善します。 コミュニティサポートや商用サポートを提供し、ユーザーのニーズに応えます。 これらのアドバイスに従って、Ansibleを基盤とした構成管理UIツールを開発することで、効率的でユーザーフレンドリーなツールを提供することができます。
1. 問題 Could not connect to the database: SQLSTATE[HY000] [2002] php_network_getaddresses: getaddrinfo for touchmysql failed: Name or service not known 例： 環境 docker-compose.yml networks: my-app-network: driver: bridge services: web: networks: - my-app-network db: networks: - my-app-network # 初めで設定なし 表現：webからservice名を使用してdbにアクセスできない。 修正方法 containerコンタイナー名を確認する docker-compose ps NAME IMAGE COMMAND SERVICE CREATED STATUS PORTS touch-api-main touch-api-runtime-touchapi "/bin/sh -c /start.sh" touchapi 2 hours ago Up 2 hours 0.0.0.0:80->80/tcp, 9000/tcp touch-mysql-main touch-api-runtime-touchmysql "docker-entrypoint.s…" touchmysql 2 hours ago Up 2 hours 0....
1. 解决 Could not connect to the database: SQLSTATE[HY000] [2002] php_network_getaddresses: getaddrinfo for touchmysql failed: Name or service not known 示例： 环境 docker-compose.yml networks: my-app-network: driver: bridge services: web: networks: - my-app-network db: networks: - my-app-network # 开始没设置 表现：从web不能使用service名访问到db 排除方法 确认容器名 docker-compose ps NAME IMAGE COMMAND SERVICE CREATED STATUS PORTS touch-api-main touch-api-runtime-touchapi "/bin/sh -c /start.sh" touchapi 2 hours ago Up 2 hours 0.0.0.0:80->80/tcp, 9000/tcp touch-mysql-main touch-api-runtime-touchmysql "docker-entrypoint.s…" touchmysql 2 hours ago Up 2 hours 0....