
一键部署开源DeepSeek并集成到企业微信
DeepSeek近期发布了两款先进AI模型V3和R1,分别适用于通用应用和推理任务。由于官方API流量过大,建议通过阿里云的计算巢进行私有化部署,以确保稳定使用。用户无需编写代码即可完成部署,并可通过AppFlow轻松集成到钉钉、企业微信等渠道。具体步骤包括选择适合的机器资源、配置安全组、创建企业微信应用及连接流,最后完成API接收消息配置和测试应用。整个过程简单快捷,帮助用户快速搭建专属AI服务。

快速部署 RAGFlow 社区版
RAGFlow是一个基于深度文档理解的开源RAG(检索增强生成)引擎。当与LLM集成时,它能够提供真实的问答功能,并得到各种复杂格式数据的充分引用的支持。本文介绍如何通过计算巢快速部署 RAGFlow社区版。

Docker Hub 镜像拉取超时:1Panel面板中应用安装失败的临时解决方案
`1Panel` 是一款Linux服务器管理面板,提供图形化界面便于运维。若在安装应用时遇到问题,可以尝试使用Docker加速地址 <https://docker.1panel.live/>,但请注意该地址可能不稳定且仅限境内使用。首届 `1Panel` 运维节将在2024年7月24日举行,更多信息可访问官方链接。

在阿里云ECS上一键部署DeepSeek-R1
Open WebUI 和 Ollama 的联合,通过集成 DeepSeek-R1 的强大功能,赋予每一位用户使用尖端 AI 技术的能力,使得复杂的 AI 技术不再是遥不可及的梦想。无论是研究人员、开发者,还是企业用户,您都能从这一创新中获得新的灵感和增长点。本文介绍通过计算巢一键部署和使用DeepSeek-R1。

一键部署开源DeepSeek并集成到钉钉
DeepSeek发布了两款先进AI模型V3和R1,分别适用于对话AI、内容生成及推理任务。由于官方API流量限制,阿里云推出了私有化部署方案,无需编写代码即可完成部署,并通过计算巢AppFlow集成到钉钉等渠道。用户可独享资源,避免服务不可用问题。部署步骤包括选择机器资源、配置安全组、创建应用与连接流,最终发布应用版本,实现稳定高效的AI服务。

AppFlow:无代码部署Dify并集成到企业微信
本文介绍如何通过计算巢AppFlow完成Dify的无代码部署,并将Dify应用集成到企业微信中使用。具体步骤包括:创建企业微信应用,获取AgentID和Secret;使用计算巢AppFlow模板创建连接流,配置Dify和企业微信的鉴权凭证;配置企业微信API接收消息和可信IP;最后测试应用确保正常运行。文中还提供了常见问题的解决方案,如域名主体校验未通过和配置企业可信IP报错等。
Java“Could Not Create Java Virtual Machine”解决
当在Java中遇到“Could Not Create Java Virtual Machine”错误时,通常是由于内存设置不当、Java版本不兼容、类路径错误或操作系统限制等原因导致JVM无法启动。解决方法包括调整内存参数、确认Java版本兼容性、检查类路径和启动参数、以及检查用户权限和文件系统。
使用Ollama和Open WebUI管理本地开源大模型
Open WebUI 是一个功能丰富且用户友好的自托管 Web 用户界面(WebUI),它被设计用于与大型语言模型(LLMs)进行交互,特别是那些由 Ollama 或与 OpenAI API 兼容的服务所支持的模型。Open WebUI 提供了完全离线运行的能力,这意味着用户可以在没有互联网连接的情况下与模型进行对话,这对于数据隐私和安全敏感的应用场景尤为重要。

快速部署 Dify 社区版
Dify.AI 是一款 LLMOps 平台,帮助开发者更简单、更快速地构建 AI 应用。它的核心理念是通过可声明式的 YAML 文件定义 AI 应用的各个方面,包括 Prompt、上下文和插件等。Dify 提供了可视化的 Prompt 编排、运营、数据集管理等功能。这些功能使得开发者能够在数天内完成 AI 应用的开发,或将 LLM 快速集成到现有应用中,并进行持续运营和改进,创造一个真正有价值的 AI 应用。本文介绍使用计算巢快速部署 Dify 社区版。

AppFlow:无代码部署Dify作为钉钉智能机器人
本文介绍如何通过计算巢AppFlow完成Dify的无代码部署,并将其配置到钉钉中作为智能机器人使用。首先,在钉钉开放平台创建应用,获取Client ID和Client Secret。接着,创建消息卡片模板并授予应用发送权限。然后,使用AppFlow模板创建连接流,配置Dify鉴权凭证及钉钉连接凭证,完成连接流的发布。最后,在钉钉应用中配置机器人,发布应用版本,实现与Dify应用的对话功能。
AppFlow:让大模型当您的微信公众号客服
使用阿里云AppFlow和通义百炼,无需编码即可将大模型如通义千问接入微信公众号。首先确保公众号已认证,然后在通义百炼导入文档创建知识库。在AppFlow中选择“微信公众号大模型自动回复”模板,添加微信凭证和百炼API密钥。配置微信公众平台的服务器地址、Token和EncodingAESKey,并设置IP白名单。完成这些步骤后,用户在公众号的提问将由大模型自动回答。AppFlow简化了集成过程,助力高效智能客服建设。

快速部署 MaxKB 社区版
MaxKB = Max Knowledge Base,是一款基于 LLM 大语言模型的开源知识库问答系统,旨在成为企业的最强大脑。本文介绍如何使用计算巢快速部署 MaxKB 社区版。
DeepSeek集群版一键部署
本文介绍如何通过阿里云计算巢一键部署DeepSeek集群版,支持弹性扩缩容。DeepSeek-R1是2025年发布的开源大模型,性能与OpenAI-o1相当。集成Ollama和Open WebUI,用户可通过Web界面管理大模型。计算巢基于阿里云ACK和Knative架构,存储采用NAS,网关使用Kourier,默认拉取deepseek-r1:7B模型。计费涉及GPU规格、节点数量、磁盘容量和公网带宽。RAM账号需具备ECS、VPC等权限。部署流程简单,用户可快速启动并使用服务,支持公网和私网访问,提供API接口及进阶教程,如添加用户、下载其他模型和配置弹性扩缩容。

使用LobeChat轻松打造私人智能聊天助手
阿里云计算巢提供了一键部署LobeChat的功能,无需下载代码或安装复杂依赖,通过简单几步即可搭建私人聊天助手,非常适合非技术人员。LobeChat是一款现代化设计的开源聊天应用,支持语音合成及多模态插件系统。部署前需确保已开通阿里云账号且余额充足。
AppFlow实现大模型对话自由
AppFlow是阿里云团队推出的应用与数据集成平台,它无需编程即可配置对话流程,支持接入包括通义千问、文心一言等在内的多个主流大模型。用户可以通过AppFlow与钉钉、飞书、企业微信等IM软件中的大模型进行对话。配置过程包括创建连接流,选择触发事件(如钉钉机器人接收到文本消息),配置执行动作(如使用通义千问模型提问),以及设置回调地址等步骤。此外,还提供了在钉钉创建机器人的指南,通过Outgoing功能或钉钉开放平台实现与大模型的交互。如有问题,用户可以加入官方支持钉钉群进行咨询和交流。

AppFlow:无代码部署Dify成为公众号客服
本文介绍如何通过计算巢AppFlow无代码部署Dify应用,并将其配置到微信公众号中作为智能客服使用。具体步骤包括:访问计算巢AppFlow模板中心选择Dify实例模版,创建连接流并配置Dify和微信公众号的鉴权凭证,完成部署后发布连接流。最终,您可以通过微信公众号发送消息,接收AI智能客服的回复。

轻松集成私有化部署Dify文本生成型应用
Dify 是一款开源的大语言模型应用开发平台,融合了后端即服务(Backend as Service)和 LLMOps 的理念,使开发者能快速搭建生产级生成式 AI 应用。通过阿里云计算巢,用户可以一键部署 Dify 社区版,享受独享的计算和网络资源,并无代码完成钉钉、企业微信等平台的应用集成。本文将详细介绍如何部署 Dify 并将其集成到钉钉群聊机器人和企业微信中,帮助您轻松实现 AI 应用的定义与数据运营,提升工作效率。

快速部署 ChatGPT Next Web 社区版
ChatGPT Next Web是一款跨平台ChatGPT应用,支持完整的Markdown、LaTex公式、Mermaid流程图等。界面美观,响应迅速,兼容深色模式和PWA,快速加载,数据隐私安全。功能丰富,方便创建、分享个性化对话,内含海量中英文prompt,自动压缩聊天记录,支持多国语言。本文介绍使用计算巢快速部署ChatGPT Next Web社区版。
GitLab Runner 全面解析:Kubernetes 环境下的应用
GitLab Runner 是 GitLab CI/CD 的核心组件,负责执行由 `.gitlab-ci.yml` 定义的任务。它支持多种执行方式(如 Shell、Docker、Kubernetes),可在不同环境中运行作业。本文详细介绍了 GitLab Runner 的基本概念、功能特点及使用方法,重点探讨了流水线缓存(以 Python 项目为例)和构建镜像的应用,特别是在 Kubernetes 环境中的配置与优化。通过合理配置缓存和镜像构建,能够显著提升 CI/CD 流水线的效率和可靠性,助力开发团队实现持续集成与交付的目标。
Java“EOFException”解决
Java中的“EOFException”通常在读取文件或网络流时遇到意外的文件结束符时抛出。解决方法包括检查输入源是否为空、确保数据格式正确以及增加异常处理逻辑。
Redis的数据淘汰策略有哪些 ?
Redis 提供了 8 种数据淘汰策略,分为淘汰易失数据和淘汰全库数据两大类。易失数据淘汰策略包括:volatile-lru、volatile-lfu、volatile-ttl 和 volatile-random;全库数据淘汰策略包括:allkeys-lru、allkeys-lfu 和 allkeys-random。此外,还有 no-eviction 策略,禁止驱逐数据,当内存不足时新写入操作会报错。
arm安装docker与docker-copose
现在,你已经成功在ARM架构的设备上安装了Docker和Docker Compose。你可以使用它们来管理容器和容器化应用程序。请注意,ARM设备上的Docker支持可能受到限制,某些容器可能不兼容。确保你的容器映像支持ARM架构,以便在ARM设备上正确运行。
企业微信接收语音消息并自动回复
本文介绍如何在企业微信中通过应用机器人实现语音消息的自动回复。具体步骤包括:创建企业微信应用,获取AgentID和Secret;使用AppFlow模版创建连接流并配置鉴权凭证;选择语音识别模型和大模型应用(如通义系列)进行自动回复;配置企业微信应用接收消息API及可信IP;最后测试应用功能。通过这些步骤,用户可以高效地利用大模型技术提升企业微信的使用体验。

Nextcloud一键部署:快速搭建如企业钉钉或飞书的团队协作平台
Nextcloud Hub 是一款来自德国的完全开源的云上托管内容协作平台。团队内成员可以通过移动、桌面和 Web 界面访问、共享和编辑文档,聊天和参与视频通话以及管理邮件、日历和项目。目前,Nextcloud的产品定位是在保障数据安全下的完整协作平台,功能类似国内的企业钉钉或飞书。Nextcloud官网:[https://nextcloud.com/](https://nextcloud.com/) 。
一键云部署:资源编排 ROS 轻松部署 LLM 应用开发平台 Dify
Dify是一款开源的LLM应用开发平台,融合BaaS和LLMOps理念,助力开发者快速构建生产级AI应用。阿里云的ROS提供IaC自动化部署服务,通过JSON/YAML/Terraform模板轻松部署Dify环境。以下是简化的部署步骤: 1. 登录ROS控制台的Dify部署页面。 2. 配置ECS实例参数。 3. 创建资源栈,完成部署后从输出获取Dify服务地址。 ROS模板定义了VPC、VSwitch、ECS实例等资源,通过ROS控制台创建资源栈实现自动化部署。这种方式高效、稳定,体现了IaC的最佳实践。

快速部署 Xinference 社区版
Xorbits Inference (Xinference) 是一个开源平台,用于简化各种 AI 模型的运行和集成。借助 Xinference,您可以使用任何开源 LLM、嵌入模型和多模态模型在云端或本地环境中运行推理,并创建强大的 AI 应用。本文介绍如何使用计算巢快速部署Xinference服务。
如何搭建springboot脚手架
本文讲述了项目初始化时常见的环境搭建问题,包括IDE的下载和选择,以及版本管理的复杂性。作者分享了在使用不同版本的SpringBoot和SpringCloud时遇到的版本兼容性问题,强调了版本管理的重要性。文章还提到了Maven在解决依赖关系中的作用,以及介绍了SpringBoot的自动配置功能。此外,文章提供了全局异常处理、日志处理、跨域类和响应体的代码示例,并推荐了一些常用的开发工具,如内存版中间件和Java工具库。最后,作者提到在实际工作中,与他人协作时的环境一致性问题也可能带来困扰。
Java 是如何实现跨平台的?
Java 通过 Java 拟机(JVM)实现了跨平台功能。首先,Java 源代码经编译器转换为与平台无关的字节码,这种中间代码可在任何具备 JVM 的平台上运行。其次,JVM 解释执行字节码,并根据需要利用即时编译(JIT)技术将其转换为目标平台的本地机器码以提升性能。此外,JVM 还提供了统一的运行环境,包括内存管理、线程管理以及安全控制等功能,确保 Java 程序在不同操作系统上具有一致的行为表现。