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用了一个月,终于找到点写 AI Agent 的思路
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1. 不断尝试落地 AI 应用端 基于对运维的认知,我开发了一个开源的运维工具 https://github.com/shaowenchen/ops 。 Ops 工具将运维操作划分为脚本执行、文件分发两类,而运维对象主机和 Kubernetes 集群分别都实现了这两种运维操作。 Ops 对外提供的能力有,Ops Cli 命令行终端,Ops Server 服务端 API 接口,Ops Controller 集群

在 Kubernetes 下创建后端为 JuiceFS 的 PVC
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本篇主要记录创建 JuiceFS PVC 的脚本,方便快速配置。组件部署可以参考 使用 Fluid 和 JuiceFS 在 Kubernetes 管理数据 。 1. 设置环境变量 桶的配置 1 2 3 4 5 6 export ACCESS_KEY= export SECRET_KEY= export BUCKET= export ENDPOINT=ks3-cn-beijing-internal.ksyun.com export BUCKET_ENPOINT=$BUCKET.$ENDPOINT export PROVIDER=ks3 Workload 的配置 1 2 3 4 5 export NAMESPACE= export PVC_NAME= export NODE_SELECTOR_KEY= export NODE_SELECTOR_VALUE= 镜像的配置 export JUICEFS_IMAGE=juicedata/juicefs-fuse export DEMO_IMAGE=shaowenchen/demo-ubuntu 元数据的配置 如果是 Redis 配置 1 2 3 4 export REDIS_PASSWORD= #ip:port/database export REDIS_ENDPOINT= export META_SERVER=redis://:$REDIS_PASSWORD@$REDIS_ENDPOINT 如

Argo 核心组件介绍
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1. argo 介绍 Argo 是一个开源项目,它在 Kubernetes 上提供了一系列工具,用于构建和运行应用程序。Argo 的核心组件主要包括以下几个: Argo CD Argo CD 是一个基于 GitOps 的持续交付工具,它允许用户声明式地管理 Kubernetes 集群中的应用部署。Argo CD 通过与 Git 仓库同步,确保集群状态与 Git 仓库中

Ops 新增 Server 及 UI 服务
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1. 什么是 Ops 项目 我在之前的文章中介绍过一个常用的 Ops 工具。 Ops 的设计理念在于,运维工具的核心在于文本分发和脚本执行,实现了这两种能力就能够满足运维的功能诉求。 目前我主要的运维对象是 Host 主机、Kubernetes 集群,因此在 OpsObject 层实现了 Host 和 Cluster 对象,分别

使用 TensorRT 加速模型推理
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1. 什么是 TensorRT TensorRT 是一个 C++ 库,主要用在 NVIDIA GPU 进行高性能的推理加速上,提供了 C++ API 和 Python API 用于集成。 TensorRT 支持的主流深度学习框架有: Caffe,TensorRT 可以直接读取 prototxt 格式 TensorFlow,需要将 TensorFlow 的 pb 转换为 uff 格式 PyTorch,需要将 PyTorch 的 pth 格式转