1.dify+ollama构建本地大模型平台
2.深入 Dify 源码，源码洞察 Dify RAG 核心机制
3.performance.timerify的解读bugs
4.Linux下CVS的安装配置与操作命令全解析
5.群晖Docker，走起！源码 篇二十六：使用群晖部署自己的解读高级AI助理，个人、源码企业降本提效的解读隔行扫描源码必备工具
6.实战 向量数据库选型参考
dify+ollama构建本地大模型平台
Dify是一个开源的LLM应用开发平台，提供直观的源码界面和强大的功能，包括AI工作流、解读RAG管道、源码Agent、解读模型管理和可观测性，源码旨在帮助用户从原型到生产流程快速搭建。解读您可以在GitHub上找到Dify的源码代码库。 核心功能包括： 工作流：在画布上构建和测试功能强大的解读AI工作流程，利用所有集成功能。源码 全面的模型支持：无缝集成数百种专有/开源LLMs及数十种推理提供商和自托管解决方案，覆盖GPT、Mistral、Llama3等。 Prompt IDE：直观界面用于制作提示、比较模型性能及为聊天应用添加文本转语音等额外功能。 RAG Pipeline：广泛支持从文档摄入到检索，提供PDF、PPT等常见文档格式的文本提取。 Agent智能体：基于LLM函数调用或ReAct定义创建，提供超过种内置工具，如谷歌搜索、DELL·E、Stable Diffusion和WolframAlpha。 LLMOps：跟踪和分析应用程序日志与性能，源码资本导师持续改进提示、数据集和模型。 后端即服务：Dify所有功能都带有API，方便集成到您的业务流程中。 OLLAMA是一个LLM加速服务化应用，主要用于模型服务，作者通过一系列文章详细介绍了其部署、使用过程以及与CodeGPT结合的案例。OLLAMA支持Mistral-7B、Gemma-7B等模型。 部署DIFY步骤如下： 克隆DIFY源代码至本地。 使用一键启动命令启动DIFY容器。 访问本地DIFY服务，根据需要调整配置。 在DIFY中设置模型供应商时，确保输入OLLAMA宿主机地址（/post/Linux下CVS的安装配置与操作命令全解析
在介绍CVS命令之前,先说点别的
如以前说,仓库内除乐源文件外,还包括一系列的管理文件.位于$CVSROOT/CVSROOT
修改管理文件的方法等同于源代码文件,利用CVS命令提取和修改.
下面描述每个文件的用途:
checkoutlist 支持CVSROOT目录的其它管理文件,允许为各种CVS命令定置信息
commitinfo 在cvs commit命令执行时,这个文件指定乐文件提交时执行的命令
cvswrappers 定义乐一个包装程序当文件登记或检取时就会执行.
editinfo 允许你在commit命令启动前在日志信息被记录后执行的脚本
history 跟踪所有影响仓库的命令
loginfo 类似coimmitinfo, 只是在文件提交后执行
modules 允许为一组文件定义一个符号,否则必须为每一个要引用的文件
指定部分路径名(相对于$CVSROOT)
nitify 控制从/"watch/"来的通知./"watch/"由/"cvs watch add/"和/"cvs edit/"
设置
rcsinfo 为commit log回话指定一个模板.
taginfo 定义乐在任意/"tag/"操作后执行的程序.
CVS服务器的安装
默认情况下，CVS在Redhat Linux中已经安装，这一点可以通过在Linux命令行的情况下运行：
代码如下:
rpm –q cvs
如果出现CVS的版本信息就证明已经安装成功了。
CVS服务器安装包可以从网上的很多地方下载，也可以到CVS的官方网站进行下载。根据你所使用的系统，下载相应的版本，然后进行安装。因为我们的项目是在Redhat Linux下使用CVS服务器进行版本管理，所以本文将主要基于Redhat Linux进行介绍。首先下载CVS服务器的rpm包，当然也可以下载其它方式的包如源程序包，然后采用以下命令进行安装：
代码如下:
rpm -ivh cvs-1..7-1.i.rpm
CVS服务器的配置
安装完之后的第一件事就是要配置CVS服务器的配置文件，使其能正常的clr源码分析工作。首先在/etc/services文件中添加cvspserver，使其成为Linux的一种服务也就是cvs服务器例程的入口，配置如下：
cvspserver /tcp # cvs client/server operations
cvspserver /udp # cvs client/server operations
如果文件中已经存在上面的两行文字，就不用添加了。
配置xinetd，用xinetd来启动CVS验证服务器：
进入到/etc/xinetd.d/目录，然后编辑一个文本文件，名字一定要与/etc/services中的入口名字cvspserver一致，所以这里用cvspserver作为文件名，文件的内容如下所示：
代码如下:
service cvspserver
{
disable = no
flags = REUSE
socket_type = stream
wait = no
user = root
server = /usr/bin/cvs
server_args = -f --allow-root=/usr/cvsroot pserver
log_on_failure += USERID
}
编辑文件之后测试cvspserver服务是否配置成功。
执行
代码如下:
/etc/init.d/xinetd restart
重新启动服务，启动成功之后，执行下面的语句，验证服务是否启动正常：
代码如下:
telnet localhost
如果出现如下字样：
Trying .0.0.1...
Connected to localhost.
Escape character is '^]'.
输入hi，会继续输出如下字样
cvs [pserver aborted]: bad auth protocol start: hi
Connection closed by foreign host.
出现以上的现象表示CVS用户验证服务器已经配置成功。
如果出现如下字样，表示配置不成功，请重新检查以上的配置：
Trying .0.0.1...
telnet: connect to address .0.0.1: Connection refused
CVS的环境变量
CVS使用乐几个环境变量
CVSROOT 仓库根目录的完整路径名
CVSREAD 如果设置,表明在checkout操作时所有的文件都置成只读
CVSBIN CVS利用乐很多RCS的命令,指定乐RCS工具的路径
CVSEDITOR 指定用户书写日志信息所使用的编辑器
CVS_RSH 启动一个远程CVS服务器时,所使用的shell的名称
CVS_SERVER 决定/"cvs server/"的名字,缺省是CVS
CVSWRAPPERS cvswrapper脚本, 用来指定包装文件名.
关键字
管理源文件的一种技术叫/"关键字替换/".在每次执行/"cvs commit/"操作后
源文件的某些关键字会被替换为可用的词
$AUTHOR$ 用户名
$Data$ 登记时的时间
$Header$ 标准的首部,包含RCS的完整路径名,日期,作者
$Id$ 除RCS文件名不完整外与$Header$同.
$Log$ 包含RCS的完整路径名,版本号,日期,作者和在提交时提供的日志信息.
$RCSfile$ 包含RCS的文件名,不包括路径名
$Revision$ 分配的版本号
$Source$ RCS文件的完整名
$State$ 分配的版本的状态,由 cvs admin -s 分配.
例:
在cvs commit之前,main.c里有
static char *rcsid=/"$Id$/";
执行cvs commit后
main.c的改行变为:
static char *rcsid=/"$Id: main.c,v 1.2 // :: trimblef Exp$/";
下面开始说说CVS的命令
我们已下面仓库的数据为例
$CVSROOT
--CVSROOT
--project
--src
--main
--main.c
--main.h
--print.c
--print.h
--term
--term.c
--term.h
CVS checkout 命令
从仓库提取指定的文件到当前目录,并建立同样的结构,并创建CVS目录
例
代码如下:
bash$ cvs checkout project
bash$ cvs checkout project/src/main
为使用便利,我们可以对一个目录建一个缩写,方法是修改$CVSROOT/CVSROOT/下的
modules文件.(当然是用cvs 命令完成)
代码如下:
cvs checkout CVSROOT/modules
cd CVSROOT
vi modules
我们在文件尾加上
代码如下:
src project/src
print project/src/print
cvs commit
以后我们就可以用cvs checkout print来代替
cvs checkout project/src/print
cvs checkout命令缺省是得到最新版本.我们也可以得到某一个老版本
代码如下:
cvs checkout -r 1.1 print
将print的1.1版的代码取出.
cvs checkout的详细用法见cvs -H checkout的输出.
CVS commit 命令
在对文件的修改完成后,用cvs commit提交到仓库.
代码如下:
cvs commit -m /"Update by xxxxx/" project
cvs commit -m /"Update main.c/" main.c
提交完成后,当前的版本号会更新,如原来为1.1,现为1.2. 这两个版本都在
仓库的主干(maintrunk)上.
-m选项可以记录有关提交的注释.如果没有指定-m选项,在环境变量CVSEDITOR
中指定的编辑器被调用(vi是缺省的),提示键入文本,修改记录注释.
CVS update
CVS允许多人同时对一个文件进行修改.
假设泥正在修改文件的一部分,现想合并更新自己的本地拷贝(checkout)和
另一个人所做的修改(已经放在仓库里),可用cvs update
代码如下:
cvs update
CVS tag , CVS rtag
创建分支可以使用户对一些文件进行修改而不会影响主干(当commit时).
创建分支首先为拟修改的某些文件创建一个标签(tag),标签是赋于一个文件或一组文件的符号.在源代码的生命周期里,组成一组模块的文件被赋于相同的标签.
创建标签:在工作目录里执行cvs tag
例: 为src创建标签:
代码如下:
cvs checkout src
cvs tag release-1-0
标签创建后, 就可以为其创建一个分支:
代码如下:
cvs rtag -b -r release-1-0 release-1-0-path print
-b :创建分支
-r release-1-0 :指定存在的标签
releas-1-0-patch:分支
print: 模块名
合并
使用cvs update -j 选项可以将分支上的改变与本地文件拷贝合并.
代码如下:
cvs update -j release-1-0 print.c
cvs release
对源文件作必要修改后, 可以用cvs release 删除本地工作拷贝
并通知其他开发者这个模块不再使用.
代码如下:
cvs release -d print
-d : 删除
print: 目录
冲突
由于CVS允许多人同时修改同一文件,冲突是不可避免的.例如当两人
同时修改同一文件的同一行时.
这时,如用cvs update 更新,CVS检测到冲突的存在,它会将冲突的代码
用/"/"标识.这时需手工处理这段代码.与引起
冲突的开发者协商,并对文件修改后即可用cvs commit提交.
群晖Docker，走起！ 篇二十六：使用群晖部署自己的高级AI助理，个人、企业降本提效的必备工具
众多用户期望了解大语言模型（LLM）相关应用的介绍，今天就带来了开源应用平台 Dify 的详细使用指南，旨在帮助个人与企业构建高效、专属的生成式 AI 应用。Dify 结合了后端即服务（Backend as Service）与 LLMOps 的理念，为开发者提供了一站式解决方案，让构建生产级 AI 应用变得更加便捷。对于普通用户而言，edg头像源码Dify 的易用性使其能轻松打造个性化的 AI 机器人，通过内置工具赋予机器人更多功能，方便地与家人共享。对于企业用户，Dify 支持接入第三方语言模型及自建模型，并且通过知识库功能构建安全、不泄露隐私的客户服务机器人。接下来，我们将详细介绍如何在群晖上部署 Dify，包括使用 Docker Compose 和群晖 Container Manager 的步骤。首先，需要将 Dify 源代码克隆至本地，并在 Docker 目录下启动服务，具体命令为：`cd dify/docker docker compose up -d`。接着，利用群晖 Container Manager 的项目进行部署。将 docker-compose 文件上传至群晖，进行配置调整，确保环境变量与反代 URL 的准确性。创建所需文件夹，为群晖容器操作提供权限，并启动项目。部署完成后，通过 Nginx Proxy Manager 配置反向代理，确保服务对外访问。Dify 提供了丰富的功能，包括模版应用、工作室管理、知识库创建与自定义工具等。cnode api 源码接下来，我们将演示如何在群晖上部署 Dify 以构建个人或企业专属 AI 机器人应用。在部署过程中，需要遵循以下步骤：首先，使用浏览器访问指定安装链接进行管理员账户设置。配置完成后，登录到 Dify 主界面，探索大量模版应用，添加至个人工作区。工作室管理允许创建与管理应用，支持空白应用创建或基于模版创建。通过知识库功能，用户可以构建专属知识库，供应用调用，提升机器人专业度。Dify 内置工具与自定义功能丰富，支持模型供应商配置、模型切换、对话功能测试与应用发布。此外，知识库导入方式多样，支持已有文本与 Notion 内容同步。创建知识库后，机器人可根据内容进行回答。Dify 还提供了统计面板，展示消息数、活跃用户及 token 消耗等数据。工作流功能使机器人更加智能，可通过查询知识库、检索内容、调用 API 或搜索等步骤实现复杂任务处理。部署 Dify 后，能够构建强大且个性化的 AI 应用，满足个人与企业需求。Dify 的灵活性与功能丰富性使其成为降本提效的必备工具，未来还会有更多定制化功能的开发与分享，敬请期待。
实战 向量数据库选型参考
在实施大型模型的过程中，特别是在应用RAG增强检索生成时，向量数据库的选择至关重要。本文通过实验对比了四个常见的向量数据库：Chroma、Faiss、Weaviate和Pinecore。未来计划在时间和精力允许的情况下，追加Milvus和Qdrant的实验。
实验中选用的模型要求较小，以减少空间占用，便于本地调试。从Huggingface上选择了名为all-MiniLM-L6-v2的模型，其维度为。
HuggingFace上的模型all-MiniLM-L6-v2无法直接下载。可以通过以下两种方式之一下载模型：从摩搭(ModelScope)平台下载，或从HF-Mirror下载。
Chroma向量数据库采用SQLite作为基础，通过乘积量化技术和k-means聚类优化查询和压缩数据，以节约空间和提高查询效率。实验中，使用Python语言将文本块以Embedding向量的形式存入Chroma数据库，并基于查询文本进行相似度搜索，找到top K个相似结果。
通过实验发现，SentenceTransformer的Model基于BertModel，分词器使用BertTokenizer。检索器(Retriever)通过invoke()方法进行相关性搜索，默认使用欧拉距离计算相似度。
FAISS是Facebook AI Research的开源数据库。实验场景与Chroma相同，源码也类似。结果显示符合预期，Langchain框架的检索器Retriever对向量数据库的相似度检索默认使用欧拉距离。
Pinecone是云向量数据库，通过apiKey接入。实验中，通过两种方式使用Pinecone向量库：通过Database->Indexes提前创建向量库，或直接在源代码中创建向量库。
Weaviate的文档相对完善，主要用于AI应用开发平台Dify。实验中，注意Weaviate版本需高于v1.，否则无法使用grpc服务。实验场景与之前类似，通过Weaviate的GraphQL实现相关度查询。
调研并深度使用了四种常见的向量数据库：Chroma、Faiss、Pinecone、Weaviate，并对它们进行了多维度对比。
使用全套开源工具构建 LLM 应用实战：在 Dify 调用 Baichuan 开源模型能力
在当前开源大语言模型的热潮中，许多开发者希望本地部署开源LLM（大型语言模型），用于研究LLM或构建基于开源LLM的应用。笔者也尝试通过开源社区的项目，本地部署服务构建自己的LLM应用。那么，本地部署开源LLM构建聊天应用需要哪些准备呢？本文将详细介绍步骤与工具，包括本地环境准备、大型语言模型、推理服务以及使用开源平台Dify.AI快速构建应用。 本地环境的准备： 为了部署高性能的开源大模型，需要一台配备高性能大显存NVIDIA显卡、大容量高速内存和大容量固态硬盘的本地机器。以Baichuan-chat-B模型为例，建议配置为：i9-K CPU、GTX双卡、GB内存和2TB固态硬盘。 大型语言模型： 大型语言模型是构建应用的基础，不同模型根据预训练数据和任务目标的不同，其结构和知识学习也不同。在Hugging Face等热门AI社区，可以寻找感兴趣的开源LLMs进行尝试和能力对比。 本地部署推理服务： 推理服务将预训练模型加载至本地服务器，提供模型预测接口，支持本地化使用LLM进行NLP任务，无需依赖云服务。使用GitHub上的一流开源项目，如LocalAI、openLLM等，一键部署热门开源模型。 Dify.AI：“LLM操作系统”：使用开源平台Dify.AI，构建基于不同LLM能力的AI应用变得简单。Dify支持快速调用和切换开源模型，包括托管在HuggingFace和Replicate上的所有模型，支持本地部署，通过Xorbits inference推理服务构建AI应用。
以下为实操步骤，从零开始介绍环境配置、安装CUDA、WSL2准备、Docker部署等。 环境准备： 基本的conda和Python环境推荐使用conda管理。首先安装conda，初始化Python3.环境。安装CUDA，推荐从官网直接下载Windows 版本。WSL2环境准备，安装Ubuntu版本并配置代理脚本。安装Docker Desktop，选择使用WSL2，确保WLS和Docker正常运行。配置WSL，安装WSL的CUDA，安装PyTorch。 部署推理服务Xinference： 根据Dify部署文档，Xinference支持多种大型语言模型。选择Xinference部署Baichuan-chat-3B模型。在WSL中安装Xinference基础依赖，并配置模型。启动Xinference并下载部署模型。使用Xinference管理模型查看已部署模型的uid。 部署Dify.AI： 参考Dify官网部署文档，CloneDify源代码，启动Dify，检查容器运行状态。在浏览器访问部署结果。 接入Xinference配置模型供应商： 在Dify设置中填入Xinference模型信息，注意SeverUrl使用局域网IP，获取WSL的IP地址。配置Baichuan-chat模型，创建应用。 后记： 本地部署结合Dify.AI，快速构建基于开源LLM的AI应用成为可能。通过持续迭代和优化，提升应用性能。Dify提供了一个完整的LLM应用技术栈，简化了构建和管理过程，支持数据清洗、标注等服务。LLM应用的场景和能力将进一步丰富，门槛降低。
