内网穿透工具 FRP Linux 环境搭建安装

最新推荐文章于 2025-11-26 15:49:07 发布
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#linux #服务器 #frp #反向代理 #内网穿透

本文详细介绍了如何配置公网服务端和内网客户端的FRP（Fast Reverse Proxy），包括Linux系统位数检查、FRP版本下载、配置文件设置、后台运行服务及停止服务的相关命令。通过FRP实现内网穿透，允许内网服务通过公网访问。

公网服务端设置

1、先确定公网服务端linux系统版本

通过 getconf LONG_BIT Linux查看系统位数命令：返回的结果如果是64，说明linux系统属于64位；返回32，系统属于32位。

[root@VM_0_6_centos ~]# getconf LONG_BIT
64

由此我们可以看出我们的公网服务端系统属于LINUX的64位操作系统，接下来进行第二步到FRP项目软件包处下载相对于的安装包即可。

2、下载相匹配FRP版本

通过 FRP 项目软件包下载地址：Releases · fatedier/frp · GitHub

通过上面的操作，最终我们选择 frp_0.30.0_linux_amd64.tar.gz （说明：FRP V0.30.0 版本 linux 系统 ADM64位操作系统）

wget https://github.com/fatedier/frp/releases/download/v0.30.0/frp_0.30.0_linux_amd64.tar.gz && tar xzvf frp_0.30.0_linux_amd64.tar.gz && mv frp_0.30.0_linux_amd64 frp

上面命令包含直接通过GitHub下载后，解压后将目录重命名为 frp

自动解压完输入 【cd ./frp】 进入FRP目录

3、设置公网服务端配置文件 frps.ini

[common]
bind_port = 7000

# vhost_http_port 参数来设置 HTTP 访问端口，此处示例：8090
vhost_http_port = 8090

# subdomain_host 参数来设置  Web 服务增加自定义二级域名
# 将泛域名 *.frp.xxx.com 解析到 frps 所在公网服务器的 IP 地址
subdomain_host = frp.xxx.com

# FRP 身份验证
token = xxx

# 指定 Dashboard 的监听的 IP 地址 0.0.0.0
dashboard_addr = 0.0.0.0

# FRPS 服务端 仪表盘 dashboard 登陆端口
dashboard_port = 7500

# FRPS 服务端 仪表盘 dashboard 登陆用户名、密码
dashboard_us
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A Survey of Reinforcement Learning for Large Reasoning Models
c_cpp_csharp的专栏
09-22 275
本文综述了强化学习（RL）在大型语言模型（LLMs）推理能力提升中的最新进展。RL在拓展LLM能力边界方面取得了显著成功，尤其在解决数学、编码等复杂逻辑任务中表现突出，已成为将LLMs转化为大型推理模型（LRMs）的基础方法。随着该领域的快速发展，RL在LRMs中的规模化应用目前不仅面临计算资源的基础挑战，还受制于算法设计、训练数据与基础设施等多重限制。鉴于此，当前亟需回顾该领域的发展历程、重新评估其演进轨迹，并探索提升RL可扩展性以迈向通用人工智能（ASI）的策略。
Continual Learning of Large Language Models: A Comprehensive Survey
c_cpp_csharp的专栏
07-15 1410
有效和高效地将静态预训练的大型语言模型（LLM）适应不断发展的数据分布的挑战仍然是主要的。当为特定需求量身定制时，经过预训练的LLM在先前的知识领域中经常会出现明显的性能下降，这种现象被称为“灾难性遗忘”。尽管在持续学习（CL）领域进行了广泛的研究，但这个问题在LLMs领域呈现出新的表现形式。在本次调查中，我们全面概述并详细讨论了CL背景下LLMs的当前研究进展。
【论文阅读】A Survey of Reinforcement Learning for Large Reasoning Models
bylander的博客
09-24 2357
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推理模型RL综述
acccc1122的博客
09-13 998
强化学习并非不需要数据，而是**它自己就是数据的生产者**。
LLMs之RL之LRM：《A Survey of Reinforcement Learning for Large Reasoning Models》翻译与解读
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
11-06 1390
​ LLMs之RL之LRM：《A Survey of Reinforcement Learning for Large Reasoning Models》翻译与解读 目录 《A Survey of Reinforcement Learning for Large Reasoning Models》翻译与解读 Abstract 1、Introduction
锐化与发现：大型推理模型中强化学习的七大核心争议
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10-10 1118
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清华与上海AI Lab发布LLM推理能力强化学习综述
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09-12 1134
智能体在环境中观察到“状态”（State），并根据其“策略”（Policy）选择一个“动作”（Action），执行动作后，智能体会得到一个“奖励”（Reward），并进入一个新的状态。这篇论文的发布，不仅为研究人员提供了宝贵的参考，也向所有人揭示了RL与LLM结合所蕴含的巨大潜力，预示着一个由RL驱动的，能够自主推理、自我完善的超智能时代的到来。动态采样允许模型在与环境互动时生成新的、多样化的数据，而结构化采样则确保生成的数据具有特定的格式或结构，例如，遵循逻辑链或特定的问题解决步骤。
论文阅读:A Survey of Efficient Reasoning for Large Reasoning Models: Language, Multimodality, and Beyond
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大推理模型(LRM)最近很火，而一个很常见的问题是，这些模型的推理效率过低，多长的推理过程，并且冗余内容很多。对于简单问题过分推理，对于困难问题肤浅推理。LLM发展到现在有2类，1是之前的可以快速自动决策的LLM，2是现在的面对复杂推理任务进行结构化分析的LRM。LRM显式生成中间推理步骤，也就是中间的CoT。效率也应该是智能的一部分，而不仅仅是推理本身。模型需要知道如何优化推理路径，平衡成本和性能。
论文阅读：LLM4Drive: A Survey of Large Language Models for Autonomous Driving
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A Survey of Large Language Models大模型综述论文章节总结
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这篇论文出自于中国人民大学，全面回顾了大型语言模型 (LLM) 的最新进展，重点关注其发展背景、关键发现和主流技术。
论文阅读：A Survey on Large Language Models for Code Generation
m0_53605808的博客
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大型语言模型（LLMs）在各种代码相关任务中取得了显著进【展，被称为代码 LLMs，尤其在从自然语言描述生成源代码的代码生成任务中表现突出。这一新兴领域因其在软件开发中的实际意义，如 GitHub Copilot，引起了学术研究人员和行业专业人士的极大兴趣。尽管从自然语言处理（NLP）或软件工程（SE）或两者的角度对 LLMs 进行了各种代码任务的积极探索，但缺乏专门针对代码生成 LLMs 的全面且最新的文献综述。
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保姆级拆解！从RLHF到RLVR，大型推理模型技术全突破！原理+实战+避坑，一篇吃透！
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导读**：近期，一篇名为《A Survey of Reinforcement Learning for Large Reasoning Models》的综述性文章系统梳理了强化学习（RL）在前沿大型推理模型（LRM）中的应用、挑战与未来方向。本文旨在为领域内的研究者与从业者，提供对该篇综述的专业化、结构化解读，提炼其核心技术脉络与前沿洞见。
强化学习 | (1) The Review of Reinforcement Learning
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本文翻译自 A (Long) Peek into Reinforcement Learning 在本文中，我们将简要介绍强化学习（RL）这个领域，从基本概念到经典算法。 近年来，人工智能（AI）领域出现了两个令人振奋的消息。 AlphaGo在围棋游戏中击败了最好的职业人类玩家。 之后扩展的算法AlphaGo Zero在没有人类知识监督学习的情况下，以100-0击败了AlphaGo。 在DOTA2 1v1竞赛中，顶级专业游戏玩家输给了OpenAI开发的机器人。 知道了这些之后，很难不对这些算法背后的魔力-强化
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