【经验】解决容器镜像拉不下来的问题

先拉后推法

  • 在具有代理的桌面端拉取镜像
  • 开通一个个人版TCR容器镜像服务
    前往腾讯云容器镜像服务控制台开通一个镜像
  • 按照操作提示进行登陆和推送
  • 在compose文件或者k8s资源文件里面将地址改为ccr.ccs.tencentyun.com/YOURNAMESPACE/YOURIMAGE:TAG

流水线白嫖法

  • 登陆e.coding.net
  • 在「项目」中新建一个项目
  • 进入项目主页，新建一个代码仓库，使用README.md进行初始化
  • 进入代码仓库页面，点击➕，创建一个名为Dockerfile的文件
  • 然后上面写上 
    1
    FROM <YOURIMAGE>:<TAG>
  • 切换到「持续集成」->「构建计划」，新建一个构建计划，模板选择「docker镜像推送」
  • 修改代码仓库代码源为coding，并且选中你的仓库，将docker镜像名称改为你想拉取的镜像名称，选择推送的制品库，如果没有就新建，并且设置为公开。
  • 取消勾选「创建后立即触发构建」
  • 回到你的构建计划，点击后看到小齿轮图标，点进去
  • 节点池选择中国香港，并保存，再切换到「触发规则」，取消勾选「代码更新时自动触发」和「合并请求的时候触发」
  • 点击保存以后，运行构建，弹出确认界面，将DOCKER_IMAGE_NAME改为你自己的想要的镜像名称，并且将DOCKER_IMAGE_VERSION改为latest
  • 构建运行成功后，切换到侧边「制品管理」->制品仓库，点击右上「操作指引」，然后选择「拉取」，输入镜像名称、版本输入latest，复制命令即可拉取

容器镜像服务法

参见本页面左上角服务->容器镜像服务->详情

YICHUANBAIYUE.IO：专门为国内中小型团队而生的云原生服务

致力打造下一代自主独立的云原生服务套件（待实现）

计算机技术的发展一定离不开技术爱好者的支持，现在国内开发者面临资源紧、急功近利、国外封锁等问题，不能很好的提供计算机兴趣者发展的一个空间，所以，这个开源项目旨在为国内中小型团队提供上云的便利，刺激国内计算机技术和互联网产业的发展

MJC：连接器平台

使用webhook进行触发，只需要一个公网IP或者域名，就可以多端同时订阅多类的推送消息

by2(Automaven): 一键安装对口的Maven包

自动化管理maven包，不用执着于pom，一命令自动安装各大依赖兼容的插件版本

1
by2 install qcloud-cos-sdk

SelvOps(SKE)：下一代k8s自动化驱动装置

  • 节点间自动同步镜像，无需从外网拉取，解决离线集群无法拉镜像问题的不二优选
  • 与CI/CD主流流水线无缝结合，自动化部署服务
  • 兼容一切helm图表，直接从宿主机层安装功能增强插件
    1
    sevctl install repo/some-plugin

Linabell：更加方便的服务发现

1
2
3
4
5
import LinabellSVC from yichuanbaiyue.linabell

@LinabellSVC("service","/")
def hello_world(a):
    return a+1
1
2
import LbClient from yichuanbaiyue.linabeell
b = LbClient("service/").invoke(3)

Twelve：自然语言进行检索的模型工具仓库

根据自然语言需求，从模型仓库中搜索最符合模型，并运行机器学习流水线，可以评估模型算力，并将推理安排到边缘设备或者专用推理节点

yanyan：机器学习镜像管理工具

提供模型、数据集、运行环境容器化打包构建装置，兼容所有dockerfile语法

1
2
3
4
5
6
7
FROM pytorch latest #微调环境
PULL MODEL qwen2:7b as model #拉取千问7b作为基础模型
ADD DATASET yanyanexample/helloworld dataset/helloworld #添加hf的dataset到指定文件夹
DO FINE-TUNING --config=finetuning.yaml #按照finetuning.yaml配置文件进行微调
FROM pytorch:latest as inference #推理环境
INSTALL MODEL --from=model #安装微调中微调后的模型
SERVE --openai 8080 #以openai API范式对外8080暴露推理api