使用Nginx实现UDP/TCP反向代理,端口转发(负载均衡)

使用Nginx实现UDP/TCP反向代理

使用Nginx实现UDP/TCP反向代理-谢先斌的博客

Nginx调优(仅学习) - 知乎

Module ngx_stream_upstream_module

nginx 负载均衡相关知识 - 蝈蝈俊 - 博客园

nginx的upstream模块,主要完成网络数据的接收、处理和转发,是做负载均衡的关键。下面介绍几种常见的负载分配算法。

Nginx TCP和UDP负载

Nginx TCP和UDP负载均衡 - osc_g6d2xdbw的个人空间 - OSCHINA - 中文开源技术交流社区

TCP与UDP基于Nginx负载均衡 - 简书

TCP 和 UDP 负载平衡

TCP and UDP Load Balancing | NGINX Plus

Nginx支持TCP端口转发

Nginx支持TCP端口转发_Viman的运维专栏-优快云博客_nginx tcp转发

vim /etc/nginx/nginx.conf

user nginx;
worker_processes 1;
error_log /var/log/nginx/error.log warn;
pid /var/run/nginx.pid;
events {
worker_connections 1024;
}
http {
.................
}

# tcp层转发的配置文件夹

include /etc/nginx/tcp.d/*.conf;

 vim  /etc/nginx/tcp.d/6379.conf

stream {
    # 添加socket转发的代理
    upstream socket_proxy {
        hash $remote_addr consistent;
        # 转发的目的地址和端口
        server 192.168.1.100:9000 weight=5 max_fails=3 fail_timeout=30s;
    }

    # 提供转发的服务,即访问localhost:9001,会跳转至代理socket_proxy指定的转发地址
    server {
       listen 9001;
       proxy_connect_timeout 1s;
       proxy_timeout 3s;
       proxy_pass socket_proxy;
    }
}  

重启nginx,

nginx -t 验证语法错误.

nginx  -s  reload

多个端口时

i2# cat  /etc/nginx/tcp.d/6379.conf
stream {
   # user  root;
    upstream socket_proxy {
        hash $remote_addr  consistent;
     #   server  192.168.111.141:6666 weight=5 max_fails=3 fail_timeout=30s;
        server  app1-svc.vm-root.svc:6666 weight=5 max_fails=3 fail_timeout=30s;
    }
    server {
        listen 6666;
        proxy_connect_timeout 1s;
        proxy_timeout 3s;
        proxy_pass socket_proxy;
#	proxy_bind $remote_addr  transparent;
	#proxy_bind 192.168.111.140:6666 transparent;
#	proxy_bind app1-svc.vm-root.svc transparent;
    }
    upstream socket_proxy_redis {
        hash $remote_addr  consistent;
     #   server  192.168.111.141:6666 weight=5 max_fails=3 fail_timeout=30s;
        server  app1-svc.vm-root.svc:6379 weight=5 max_fails=3 fail_timeout=30s;
    }
    server {
        listen 6379;
        proxy_connect_timeout 1s;
        proxy_timeout 3s;
        proxy_pass socket_proxy_redis;
    }
}
root@ubuntu:/home/anji2# 

Nginx 中文文档 - Module ngx_stream_proxy_module | Docs4dev

### 大模型对齐微调DPO方法详解 #### DPO简介 直接偏好优化(Direct Preference Optimization, DPO)是一种用于改进大型语言模型行为的技术,该技术通过结合奖励模型训练强化学习来提升训练效率与稳定性[^1]。 #### 实现机制 DPO的核心在于它能够依据人类反馈调整模型输出的概率分布。具体来说,当给定一对候选响应时,DPO试图使更受偏好的那个选项具有更高的生成概率。这种方法不仅简化了传统强化学习所需的复杂环境设置,而且显著增强了模型对于多样化指令的理解能力执行精度[^2]。 #### PAI平台上的实践指南 为了便于开发者实施这一先进理念,在PAI-QuickStart框架下提供了详尽的操作手册。这份文档覆盖了从环境配置直至完成整个微调流程所需的一切细节,包括但不限于数据准备、参数设定以及性能评估等方面的内容。尤其值得注意的是,针对阿里云最新发布的开源LLM——Qwen2系列,文中给出了具体的实例说明,使得即使是初次接触此类工作的用户也能顺利上手。 ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, Trainer, TrainingArguments model_name_or_path = "qwen-model-name" tokenizer_name = model_name_or_path training_args = TrainingArguments( output_dir="./results", per_device_train_batch_size=8, num_train_epochs=3, ) trainer = Trainer( model_init=lambda: AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path), args=training_args, train_dataset=train_dataset, ) # 假设已经定义好了train_dataset trainer.train() ``` 这段代码片段展示了如何使用Hugging Face库加载预训练模型并对其进行微调的过程。虽然这里展示的例子并不完全对应于DPO的具体实现方式,但它提供了一个基础模板供进一步定制化开发之用[^3]。
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