nginx 学习笔记

今天学习了一下nginx 的简单操作,首先进行安装,nginx 安装依赖一些环境需注意,下面是具体安装步骤:

1,安装依赖pcre包

cd /usr/local/src

wget ftp://ftp.csx.cam.ac.uk/pub/software/programming/pcre/pcre-8.39.tar.gz

tar -zxvf pcre-8.37.tar.gz

cd pcre-8.34

./configure

make

make install

 

2,安装依赖zlib包

cd /usr/local/src

 

wget http://zlib.net/zlib-1.2.11.tar.gz

tar -zxvf zlib-1.2.11.tar.gz

cd zlib-1.2.11

./configure

make

make install

 

3,安装依赖openssl包

cd /usr/local/src

wget https://www.openssl.org/source/openssl-1.0.1t.tar.gz

tar -zxvf openssl-1.0.1t.tar.gz

 

./config --prefix=/usr/local/openssl && make && make install  

 

 

4,nginx安装(以上三个依赖安装完后)

cd /usr/local

wget  http://nginx.org/download/nginx-1.9.0.tar.gz

或curl -O http://nginx.org/download/nginx-1.9.0.tar.gz .   下载

tar -zxvf nginx-1.9.0.tar.gz

cd nginx-1.9.0

./configure && make && make install  相当于 先执行./configure  再执行make 最后执行make install

启动/usr/local/nginx/sbin/nginx

下面详解一下nginx.conf配置:

1。workprocess配置,默认为1,那么我们可以根据我们的硬件来进行合理配置,我的电脑是4g,8核配置了工作进程4,也就是说我nginx 服务当并发访问时可以有4个work_process进行处理。配置完成之后,nginx提供了一种热生效的一种方式,进入我们nginx 执行文件目录 /usr/local/nginx/sbin -s reload 命令此时我们配置即可生效,这点很重要。

2.相关简单配置如下:

上述配置讲解:

  1. keepalive:nginx 服务器登陆之后活动时间:比如淘宝,刷新之后status:302 服务器为tengine 底层为nginx 表明加载的缓存。

  1. 我们启动nginx成功之后,打开配置文件如上图:

首先我们输入域名,nginx监听server:80端口,然后根据输入链接进行匹配,如果后为/则匹配location / 配置,在我们配置locaiton之后根据proxy-pass 配置获取upstream配置,然后访问我们服务。

Upstream 参数weight:权重根据我们服务器硬件条件配置我们的访问权重,简单理解就是次数,比如server1 4核cpu,server2 8核cpu,那么我们在配置权重时侧重8核处理,因为他的处理能力比较强,maxfails :2最大失败次数 如果在配置失败时间内链接2次失败则nginx服务器会将其改为失效。

配置我们的映射文件host将我们域名与ip进行映射配置,这个简单在这里不在详解。

内容概要:《中文大模型基准测评2025年上半年报告》由SuperCLUE团队发布,详细评估了2025年上半年中文大模型的发展状况。报告涵盖了大模型的关键进展、国内外大模型全景图及差距、专项测评基准介绍等。通过SuperCLUE基准,对45个国内外代表性大模型进行了六大任务(数学推理、科学推理、代码生成、智能体Agent、精确指令遵循、幻觉控制)的综合测评。结果显示,海外模型如o3、o4-mini(high)在推理任务上表现突出,而国内模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715在智能体Agent和幻觉控制任务上表现出色。此外,报告还分析了模型性价比、效能区间分布,并对代表性模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715、DeepSeek-R1-0528、GLM-4.5等进行了详细介绍。整体来看,国内大模型在特定任务上已接近国际顶尖水平,但在综合推理能力上仍有提升空间。 适用人群:对大模型技术感兴趣的科研人员、工程师、产品经理及投资者。 使用场景及目标:①了解2025年上半年中文大模型的发展现状与趋势;②评估国内外大模型在不同任务上的表现差异;③为技术选型和性能优化提供参考依据。 其他说明:报告提供了详细的测评方法、评分标准及结果分析,确保评估的科学性和公正性。此外,SuperCLUE团队还发布了多个专项测评基准,涵盖多模态、文本、推理等多个领域,为业界提供全面的测评服务。
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