使用 Docker 部署 Open-Resume 在线简历平台

Open-Resume是一个强大的开源简历工具,通过简单界面生成定制化简历,支持实时更新和多种导出格式。本文介绍了如何使用Docker和Docker-Compose进行部署,以及其优点如个性化定制和代码扩展性。

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

1)Open-Resume 介绍

GitHub: https://github.com/xitanggg/open-resume

Open-Resume 是一款功能强大的开源 简历生成器简历解析器 。可以帮助我们快速的生成个人简历,并定制化不同的主题和布局风格。该项目的目标是为每个人提供免费的现代专业简历设计,让任何人都能充满信心地申请工作。

2)Open-Resume 特点

  • 简单易用: 项目提供了一个简单的界面和表单,用户只需填写个人信息和经历等字段,即可快速生成简历个人。
  • 实时 UI 更新: 输入简历信息时,简历 PDF 会实时更新,因此可以轻松查看最终结果
  • 可定制性强: 用户可以选择不同的主题和布局风格,根据自己的喜好和需求进行个性化定制。还可以通过修改代码来添加新的字段或调整样式,满足特殊需求。
  • 多种导出格式: 用户可以将生成的个人简历保存为 PDF 格式,方便分享和打印。也可以直接打印出来,作为纸质简历使用。
  • 开源: 该项目是开源的,用户可以在 GitHub 上找到源代码和文档。这意味着用户可以自由地修改和定制项目,也可以参与到项目的开发和改进中。
  • 跨平台支持: 该项目基于 HTML、CSS 和 JavaScript技 术开发,可以在各种操作系统和设备上运行,包括 Windows、Mac、Linux 等。

3)Open-Resume 体验

https://www.open-resume.com/resume-builder

image.png

4)检查 Docker 环境

4.1)安装 Docker 软件

# 高版本 Docker 安装
curl -fsSL https://get.docker.com/ | sh
# 关闭防火墙
systemctl disable --now firewalld
setenforce 0
# 启用 Docker
systemctl enable --now docker

4.2)检查 Docker 服务

systemctl status docker

image.png

4.3)开启 IPv4 forwarding

echo "net.ipv4.ip_forward=1" >> /etc/sysctl.conf
systemctl restart network
sysctl net.ipv4.ip_forward

5)安装 Docker-compose

5.1)下载 Docker-Compose 软件包

curl -L https://github.com/docker/compose/releases/download/v2.2.2/docker-compose-linux-x86_64 -o /usr/local/bin/docker-compose

5.2)Docker-Compose 增加执行权限

chmod +x /usr/local/bin/docker-compose

5.3)检查 Docker-Compose 版本

docker-compose -v

6)Open-Resume 部署

6.1)方式一:基于 Docker-Cli 部署

docker run -d --name open-resume -p 3000:3000 peppershade/open-resume:latest

image.png

6.2)方式二:基于 Docker-Compose 部署

vim docker-compose.yml
version: '3'
services:
  open-resume:
    image: peppershade/open-resume:latest
    ports:
      - '3000:3000'
docker-compose up -d

6.3)查看容器

docker ps -a

image.png

7)验证

打开浏览器并访问 http://服务器IP地址:3000,即可访问到自建的 OpenResume 服务。

在界面中填写个人信息,并选择主题和语言,然后单击 “生成简历” 按钮即可生成您的在线简历。

image.png

8)总结

开源在线简历生成器的优点在于它的简单易用和高度可定制性。不仅可以快速生成个人简历,还可以根据自己的喜好和进需求进行个性化定制。您可以通过修改代码来添加新的字段或调整款式,满足自己的特殊需求。

### 配置和部署 GPU 堆栈 要在 Ubuntu 系统中配置和部署 GPU 堆栈,可以遵循以下方法: #### 安装 Docker 为了简化环境管理并提供一致的运行时支持,建议使用 Docker 来构建和运行 GPU 应用程序。可以通过官方文档完成 Docker 的安装[^1]。 ```bash sudo apt-get update sudo apt install docker.io -y sudo systemctl start docker sudo systemctl enable docker ``` 完成后,验证 Docker 是否正常工作: ```bash docker --version ``` #### 安装 NVIDIA Container Toolkit 为了让 Docker 支持 GPU 加速功能,需安装 NVIDIA 提供的容器工具包。这一步骤对于启用 CUDA 功能至关重要[^4]。 ```bash distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add - curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit sudo systemctl restart docker ``` 测试是否成功加载驱动: ```bash docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi ``` 如果显示 GPU 设备信息,则表示设置成功。 #### 使用 TKE Elastic-GPU Exporter 进行监控 在生产环境中,通常需要对 GPU 资源进行实时监控以便优化性能。TKE 提供了一个名为 `elastic-gpu-exporter` 的组件来实现这一目标[^3]。通过集成 Prometheus 或 Grafana 可视化平台,能够更直观地了解 GPU 利用率和其他关键指标。 #### 设置 Slurm 和 GPU 调度 Slurm 是一种广泛使用的作业调度器,在多节点 GPU 集群中有重要作用。当某些节点处于维护模式(drain state)时,可通过特定命令解除锁定状态以恢复其可用性[^2]。 ```bash scontrol update NodeName=nodeX State=RESUME ``` 这里将替换掉具体的节点名称(nodeX),从而允许重新加入计算队列。 #### YOLOv5 TRT 推理加速 针对深度学习模型推理场景下的效率提升需求,YOLOv5 结合 TensorRT 技术提供了显著的速度改进方案[^5]。以下是基于 Python 实现的一个简单示例脚本片段: ```python import tensorrt as trt from cuda import cudart def load_engine(engine_file_path): with open(engine_file_path, "rb") as f, trt.Runtime(TRT_LOGGER) as runtime: return runtime.deserialize_cuda_engine(f.read()) TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING) engine = load_engine('yolov5s.engine') context = engine.create_execution_context() ``` 以上代码展示了如何加载预先编译好的 TensorRT 引擎文件以及创建执行上下文对象的过程。 ---
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