在ACK中使用KTransformers部署DeepSeek-R1模型
KTransformers框架实现了多种LLM推理优化，进一步减少了推理阶段的显存占用，从而提高推理性能和降低GPU资源成本。本文介绍如何在阿里云容器服务 Kubernetes 版中通过KTransformers实现高效部署671B参数的DeepSeek-R1-Q4_K_M量化模型推理服务。
在ACK托管集群（智能托管模式）中部署工作负载并实现负载均衡
本文介绍如何在ACK托管集群（智能托管模式）中部署一个工作负载，并通过ALB Ingress实现公网访问。完成后，您可以通过设定的域名访问该应用，实现外部流量的高效管理和负载均衡。
使用ACK Edge与虚拟节点部署DeepSeek蒸馏模型推理服务
为解决DeepSeek推理服务对GPU规格需求越来越高的问题，您可以通过ACK Edge集群管理本地IDC的GPU机器，并借助集群的虚拟节点快速接入云上ACS Serverless GPU算力。该方案可以使推理任务优先在IDC GPU上运行，当本地IDC GPU资源不足时，任务将自动调度至云上的ACS Serverless GPU，满足业务扩展需求的同时降低成本。
使用ECI部署QwQ-32B
本文以部署QwQ-32B模型为例，演示如何使用数据缓存快速部署QwQ-32B模型。通过数据缓存提前拉取QwQ-32B模型数据，然后在部署QwQ-32B模型推理服务时直接挂载模型数据，可以免去在实例中拉取模型数据的等待时间，加速QwQ-32B部署。
mall在linux环境下的部署（基于Docker容器），Docker安装mysql、redis、nginx、rabbitmq、elasticsearch、logstash、kibana、mongo
文章目录 前言 一、拉取镜像、运行容器 1.1 MySQL安装 1.2 Redis安装 1.3 Nginx安装 1.4 RabbitMQ安装 1.4.1 安装步骤 1.4.2 Web-UI界面无法访问 1.5 Elasticsearch安装 1.5.1 安装步骤 1.5.2 9200端口无法访问 1.6 Logst...
k8s环境下部署Seata，由于seata注册到Nacos的是容器ip，本地环境没法直连，如何解决？
k8s环境下部署Seata，由于seata注册到Nacos的是容器ip，本地环境没法直连，这种场景要怎么解决？
在swarm环境下部署集群降级服务，出现Client注册到token server的IP非容器本身I
我个人的demo代码放在这里：https://github.com/kanghouchao/devops 我参照官方文档，搭建了一个demo，在README中大致说明了启动服务的步骤 我打算在我的devops-client-web模块中使用集群流控，参照官方样例代码在SentinelAspectConfiguration类配置了集群服务端的相关连接信息 启动服务后访问token-server对应....
真实环境部署我们的React到Nginx容器
正文React 的项目配置以及生产环境部署的问题1、项目的部署问题首先是安装的环境：其次是nginx的配置的问题：背景：项目中使用了react、react-router开发，在部署到nginx服务器时遇到了以下问题Historyhistoryurl样例特点hash history/#/user/profile不需要服务器支持browser history/user/profilereact-ro....
要在云服务平台快速搭建一套大数据服务平台，该具备哪些最基本的软件环境，有没有类似k8s的快速部署容器
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