给自己的网站加上HTTPS

本文详细介绍了如何为网站部署HTTPS,包括申请阿里云免费SSL证书及在Tomcat和Nginx上安装配置的过程。

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前言

现在谷歌等厂商大力推行https协议,如果你的网站不支持https,在使用谷歌浏览器时,会被警告网站不安全。w(゚Д゚)w,不安全?哪里不安全了?OK,那我改成支持https好吧。关于http怎么不安全,https又怎么安全了,下篇文章再讨论。

一 申请证书

申请阿里云免费SSL证书

首先,我们需要去购买一个SSL证书。目前阿里云上有免费证书购买,有效期一年。

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QQ20190218154930.png
QQ20190218155015.png

依次点击完成申请,审核过后即可在控制台的SSL证书页面看到自己的证书了。
选择需要使用的服务器类型。
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二 安装证书到服务器

2.1 Tomcat服务器

如上图所示,点击对应服务器类型的帮助按钮可以查看Tomcat7的证书安装方法,但是我使用的是Tomcat8,踩了一些坑,在这里额外说一下。

  1. 在Server.xml中可以找到有两个Connector 端口为8843的注释, 一种是使用Http11NioProtocol 另一种是Http11AprProtocol , 根据注释我们使用第一种。
  2. keystoreFile文件路径的配置,如果按照说明里面的配置,提示找不到文件。因此可以配置了绝对地址:/etc/apache-tomcat-8.5.15/cert/xxxx.pfx。
  3. tomcat8 配置ssl的方式是有所改变的,多了SSLHostConfig、Certificate标签,因此百度上的配置大部分都是不适用的,tomcat启动是会报错。这里附上官网文档,感兴趣可以自行查看:https://tomcat.apache.org/tomcat-8.5-doc/config/http.html

基本配置完成后如下:

<Connector port="8443" protocol="org.apache.coyote.http11.Http11NioProtocol"
               maxThreads="150" SSLEnabled="true">
        <SSLHostConfig>
            <Certificate certificateKeystoreFile="D:/apache-tomcat-8.5.15/cert/xxx.pfx"
                         certificateKeystoreType="PKCS12" certificateKeystorePassword="填写密码" />
        </SSLHostConfig>
    </Connector>

2.2 Nginx代理

最近我给自己的服务器添加了Nginx代理,所以学习了下Nginx配置Https。如果使用了Nginx来作为网站入口,那么Tomcat就不必配置SSL证书了。直接配置Nginx的SSL证书即可。

修改Nginx配置文件nginx.conf,将原本的http配置全删掉,直接改成重定向到https即可。(除非你想要http和https都支持)
如下:

    server {
        listen       80;
        server_name  erictao2.com www.erictao2.com;

        rewrite ^ https://$http_host$request_uri? permanent;
    }

添加一段配置rewrite ^ https://$http_host$request_uri? permanent;即可重定向到https。
然后再新增一个server配置:

    server {
        listen       443 ssl;
        server_name  erictao2.com www.erictao2.com;

        ssl_certificate      /etc/nginx/cert/1157188_erictao2.com.pem;
        ssl_certificate_key  /etc/nginx/cert/1157188_erictao2.com.key;

        ssl_session_cache    shared:SSL:1m;
        ssl_session_timeout  5m;

        ssl_ciphers  HIGH:!aNULL:!MD5;
        ssl_prefer_server_ciphers  on;

        if ($host != 'www.erictao2.com'){
        rewrite ^/(.*)$ www.erictao2.com/$1 permanent;
        }

        location / {
            root   html;
            index  index.html index.htm;
            proxy_pass http://127.0.0.1:8080/;
        }
    }

将其中的ssl_certificatessl_certificate_key改成自己对应的文件即可。然后重载Nginx配置,输入命令nginx -s reload

完成以上步骤后,再次访问自己的网站就能看到url上多了https,谷歌浏览器也承认你的网站是安全网站了。

转载于:https://www.cnblogs.com/taojinxuan/p/11238003.html

<think>嗯,用户问的是在自己的项目里加入大语言模型,我需要先理解他们的需求。可能用户是想提升项目的智能化,比如添加聊天功能、文本生成或者数据分析之类的。首先,我得考虑他们项目的类型,是移动应用、网站还是其他系统?不过用户没具体说明,可能需要给出通用的步骤。 接下来,用户可能对技术细节不太熟悉,所以需要分步骤解释,从明确需求开始。比如,确定应用场景,选择模型,数据准备,集成方式,部署优化,测试迭代,合规性这些方面。每个步骤要简明,避免太技术化的术语,但也要足够详细,让用户有方向。 然后,用户可能需要知道有哪些模型可用,比如开源和闭源的选项。得比较它们的优缺点,比如成本、可定制性。还要提到API和本地部署的区别,因为不同项目资源不同。 数据准备部分,用户可能不了解数据处理的重要性,需要强调数据质量和标注,特别是隐私问题。微调模型这里,可能需要解释基本概念,比如微调是什么,为什么需要它。 集成方式方面,API调用相对简单,适合初学者,而本地部署需要更多技术能力,得提醒用户根据项目情况选择。部署后的优化,比如缓存、异步处理,这些能提升性能,但用户可能没想到,需要提到。 测试和迭代部分,强调持续改进,可能用户没考虑到模型需要更新。最后合规性和伦理问题,特别是隐私和偏见,这些现在越来越重要,用户可能需要遵守相关法规。 还要考虑用户的实际操作,给出例子,比如客服系统、内容生成,这样更具体。可能用户不知道从哪里开始,例子能帮他们联想自己的项目。 最后确保整个回答结构清晰,分步骤,用中文,避免使用Markdown,符合他们的要求。检查有没有遗漏点,比如模型选择的具体例子,数据处理步骤,API和本地部署的具体操作等。确保语言口语化,不用专业术语过多,让用户容易理解。</think>在自己的项目中集成大语言模型(LLM)需要分步骤进行系统化设计,以下是关键环节和技术要点: 一、需求分析阶段 1. 明确应用场景 - 文本生成(客服回复/内容创作) - 信息理解(情感分析/文本分类) - 知识问答(文档检索/知识库查询) - 决策支持(数据分析/预测建模) 二、技术选型方案 1. 模型选择 • 开源模型 - LLaMA 2(7B-70B参数) - Falcon(40B/180B) - 中文优化:ChatGLM3/QWen • 商业API - GPT-4(OpenAI) - Claude(Anthropic) - 文心一言(百度) 2. 部署方式对比 | 方案 | 计算资源需求 | 数据隐私 | 定制能力 | 响应延迟 | |------------|------------|---------|---------|---------| | 云端API | 低 | 中 | 低 | 100-500ms | | 本地部署 | 高 | 高 | 高 | 50-200ms | | 混合架构 | 中 | 高 | 中 | 80-300ms | 三、实施流程 1. 数据准备 - 构建领域语料库(建议规模≥10GB) - 设计prompt模板 例: ``` 你是一个{领域}专家,请用{风格}回答以下问题: {用户输入} ``` 2. 模型微调(以LoRA为例) ```python from peft import LoraConfig, get_peft_model lora_config = LoraConfig( r=8, lora_alpha=32, target_modules=["q_proj","v_proj"], lora_dropout=0.05, bias="none" ) model = get_peft_model(base_model, lora_config) ``` 3. 系统集成 • API对接示例(Python): ```python import openai response = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=[{"role": "user", "content": prompt}], temperature=0.7 ) ``` 四、性能优化策略 1. 推理加速 - 使用vLLM框架提升吞吐量 - 量化压缩(FP16→INT8) 2. 缓存机制 - 建立常见问题响应库 - 使用Redis缓存高频请求 五、伦理安全措施 1. 内容过滤 - 部署Moderation API - 设置敏感词库(正则表达式匹配) 2. 可解释性 - 添加置信度评分 - 实现溯源标注 典型应用案例: 1. 客服系统增强 - 实现意图识别准确率提升40% - 自动处理70%常规咨询 2. 文档处理流水线 - 合同关键信息提取(F1值达0.92) - 技术文档自动摘要生成 注意事项: 1. 持续监控API调用成本(特别是token计费模式) 2. 定期更新知识截止日期标注 3. 维护fallback机制(当模型不可用时切换规则引擎) 这种集成需要平衡计算资源、响应速度与准确率的关系,建议从POC验证开始,逐步迭代优化。对于中文场景,建议优先测试ChatGLM3等中文原生模型的效果表现。
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