超详细步骤! 通过FTP方式Jenkins自动发布程序到Windows的IIS服务中

最新推荐文章于 2025-04-28 22:34:08 发布
最新推荐文章于 2025-04-28 22:34:08 发布
阅读量1.9k 收藏 11
点赞数
分类专栏： Jenkins 运维
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42917630/article/details/110478614
版权
这篇博客详细介绍了如何通过FTP在Windows Server上部署IIS服务，并使用Jenkins实现自动发布。首先，配置Windows Server的FTP服务，创建用户和FTP站点，设置权限。接着，安装Jenkins的FTP插件，配置FTP连接。最后，在Jenkins中创建项目，设置构建过程，成功构建并自动发布到IIS。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

架构概括:

在这里插入图片描述

步骤1: 在Windows Server服务器中部署FTP服务

  • 如果是个人版的windows，可以在"控制面板" -> “程序” -> “启动或关闭Windows功能” -> “Internet Information Services” -> “FTP服务器” 进行下载
1.打开服务器管理器

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

2.安装IIS

在这里插入图片描述

3.安装FTP

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

步骤2: 创建用户

1.打开"控制面板"

在这里插入图片描述

2.选择"管理工具"

在这里插入图片描述

3.选择"计算机管理"

最低0.47元/天 解锁文章
【技术报告解读】DeepSeek-R1：通过强化学习激励LLMs的推理能力
AI天才研究院
02-05 1398
我们介绍第一代推理模型、DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1。DeepSeek-R1-Zero，通过大规模强化学习 (RL) 训练的模型，无需超级微调 (SFT) 作为初步步骤，展示了卓越的推理能力。通过RL，DeepSeek-R1-Zero自然地出现了许多强大而有趣的推理行为。然而，它面临着可读性差、语言混合等挑战。为了解决这些问题并进一步提高推理性能，我们引入了DeepSeek-R1，它在RL之前整合了多阶段训练和冷启动数据。
大语言模型原理与工程实践：大语言模型推理工程推理加速：算子优化
AI天才研究院
06-16 901
大语言模型原理与工程实践：大语言模型推理工程推理加速：算子优化 1.背景介绍 大语言模型（Large Language Models, LLMs）近年来在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的进展。诸如GPT-3、BERT等模型在各种任务中表现出色。然而，这些模
探索未来计算的极限：QuaRot，4位量子化的语言模型推理新纪元
gitblog_00075的博客
06-09 906
探索未来计算的极限：QuaRot，4位量子化的语言模型推理新纪元 QuaRotCode for QuaRot, an end-to-end 4-bit inference of large language models.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/qu/QuaRot 在当前人工智能浪潮中，如何高效利用资源成为了技术探索的重点。今天，我们向您介绍一款打...
QuaRot 开源项目使用教程
gitblog_00864的博客
08-31 349
QuaRot 开源项目使用教程 QuaRotCode for QuaRot, an end-to-end 4-bit inference of large language models.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/qu/QuaRot 1. 项目的目录结构及介绍 QuaRot 项目的目录结构如下： QuaRot/ ├── README.md ├── r...
大模型量化技术原理：Atom、QuaRot
Z4400840的博客
11-12 843
本文介绍了两篇W4A4KV4量化方法Atom和QuaRot。其中，Atom通过一系列方法（如：混合精度、量化异常值、分组量化、裁剪、GPTQ和KV缓存量化等）尽可能减少模型精度损失，尽可能大的提升模型吞吐量。而 QuaRot 则主要通过引入Hadamard变换来消除异常特征，从而提高量化模型的质量，可以使用RTN、GPTQ量化方法。默认采用GPTQ量化方案，其在小模型上是更好的选择。
大语言模型LLM量化激活outliers异常值抑制
LuchangLi 的专栏
06-03 4759
突破性技术: 大语言模型LLM量化激活outliers异常值抑制
大模型量化技术原理：总结
2401_85375186的博客
12-11 3721
本文总结了目前市面上主流的大模型量化方案以及讲述了如何根据特定的场景选择合适的量化算法。
51c大模型~合集122
whaosoft~aiotの开发板商城
04-28 977
从 15B token 开始，DIFF Transformer 展现出了显著优于 Transformer 的数学能力，至 20B token 结束的时候，准确率的差距达到了 11% 左右。如图 11 所示，在 8 个数据集上，DIFF Transformer 相较 Transformer 均有不同程度的提升，平均准确率提升了 7.5%，这表明差分注意力机制更强大的上下文建模能力在推理任务中也至关重要。这一机制输出的是连续、细粒度的分数，能在更多题目上显示区分度，显著提高了统计效力。
姜慧强：长文本LLMs推理优化：动态稀疏性算法的应用实践.pdf
11-29
姜慧强在其演讲中探讨了长文本长语言模型（LLMs）推理优化和动态稀疏性算法的应用实践。在长文本推理优化中，主要面临的挑战包括长上下文推理、长预填充延迟以及KV缓存存储问题。动态稀疏性算法通过提高注意力机制的...
大型语言模型在自然语言处理任务中的实践指南：从ChatGPT到未来探索
12-03
使用场景及目标：帮助从业者理解 LLMs 在不同任务中的适用范围，为实际应用选择合适的模型，并提供最佳实践指导。同时为未来的 LLM 发展指明可能的方向。 其他说明：本文不仅提供了详细的实操指南，还分享了许多具体...
探索大规模语言模型在上下文学习中的决策边界机制
12-26
内容概要：本文探讨了大规模语言模型（LLMs）在上下文学习中的决策边界机制。研究发现，尽管这些模型在分类任务上能够取得较高的测试准确率，但它们的决策边界往往不规则且不平滑，即使在简单的线性可分任务上也是...
一个小技巧轻松提升量化精度！IntactKV：保持关键词元无损的大语言模型量化方法
连理o的博客
05-29 1509
本文介绍我们针对大语言模型量化的工作 IntactKV，可以作为插件有效提升 GPTQ、AWQ、QuaRot 等现有主流量化方法效果。论文作者来自清华大学、华为诺亚、中科院自动化所和香港中文大学。论文代码已经开源，欢迎大家使用！
[ICLR 2025] SpinQuant: LLM Quantization with Learned Rotations
连理o的博客
05-29 1026
[Arxiv 2024] SpinQuant: LLM Quantization with Learned Rotations
QuaRot 开源项目教程
gitblog_00771的博客
08-31 992
QuaRot 开源项目教程 QuaRotCode for QuaRot, an end-to-end 4-bit inference of large language models.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/qu/QuaRot 项目介绍 QuaRot 是一个基于旋转的量化方案，旨在实现大型语言模型（LLMs）的端到端 4 位量化，包括所有权重、激活...
DeepSeek本地部署及WebUI可视化教程
最新发布
06-04
DeepSeek是近年来备受关注的大模型之一，支持多种推理和微调场景。很多开发者希望在本地部署DeepSeek模型，并通过WebUI进行可视化交互。本文将详细介绍如何在本地环境下部署DeepSeek，并实现WebUI可视化，包括Ollama和CherryStudio的使用方法。
物体音效-锻炼-音效素材.zip
06-04
物体音效-锻炼-音效素材.zip
业务流程的标准化管理.ppt
06-04
业务流程的标准化管理.ppt
拟声-交通工具-飞机投炸弹声-音效素材.zip
06-04
拟声-交通工具-飞机投炸弹声-音效素材.zip
紧张恐怖音效-鬼叫-音效素材.zip
06-04
紧张恐怖音效-鬼叫-音效素材.zip
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值