docker的ms-ti

双RTX 4060 Ti 16GB本地大模型部署实战指南 本地大模型推理的核心瓶颈在于显存容量、PCIe带宽与推理框架协同效率。消费级GPU如RTX 4060 Ti 16GB凭借高显存带宽(512 GB/s)和完整Tensor Core支持,成为低成本突破7B–14B模型部署门槛的关键硬件;其技术价值体现在通过vLLM的张量并行、llama.cpp的GPU层卸载及Ollama环境变量调优,实现显存堆叠与计算分片;典型应用场景包括VS Code智能补全、Obsidian AI笔记、WebUI多轮对话调试等轻量生产服务;本文聚焦两卡协同下的真实系统配置、CUDA版本兼 阅读详情

三剑客简介

docker-machine

docker技术是基于Linux内核的cgroup技术实现的,那么问题来了,在非Linux平台上是否就不能使用docker技术了呢?答案是可以的,不过显然需要借助虚拟机去模拟出Linux环境来。
docker-machine就是docker公司官方提出的,用于在各种平台上快速创建具有docker服务的虚拟机的技术,甚至可以通过指定driver来定制虚拟机的实现原理(一般是virtualbox)。

docker-compose

docker镜像在创建之后,往往需要自己手动pull来获取镜像,然后执行run命令来运行。当服务需要用到多种容器,容器之间又产生了各种依赖和连接的时候,部署一个服务的手动操作是令人感到十分厌烦的。
docker-compose技术,就是通过一个.yml配置文件,将所有的容器的部署方法、文件映射、容器连接等等一系列的配置写在一个配置文件里,最后只需要执行docker-compose up命令就会像执行脚本一样的去一个个安装容器并自动部署他们,极大的便利了复杂服务的部署。

docker-swarm

swarm是基于docker平台实现的集群技术,他可以通过几条简单的指令快速的创建一个docker集群,接着在集群的共享网络上部署应用,最终实现分布式的服务。

Dockerfile

# 菜鸟
# https://www.runoob.com/docker/docker-dockerfile.html
# https://www.cnblogs.com/panwenbin-logs/p/8007348.html#_label1

JVM监控Agent工程实践:JVM TI+JNI+Spring AI Alibaba融合架构 JVM监控是Java应用可观测性的核心能力,传统方案依赖JConsole、Arthas或Prometheus等工具采集指标,但面临诊断深度不足、根因定位依赖人工经验等瓶颈。随着AIOps与智能运维演进,将JVM运行时数据(如GC事件、线程状态、类加载信息)转化为可推理的语义化上下文,成为提升故障自愈能力的关键路径。JVM TI接口提供毫秒级、零干扰的底层事件捕获能力,结合JNI实现低开销数据采集;Spring AI Alibaba则承担自然语言理解与决策生成角色,支撑从‘看数’到‘懂因’的跃迁。本文聚焦真实 阅读详情

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