简介
Ollama 是一个用于部署和管理机器学习模型的工具，旨在简化模型的本地和云端部署过程。它提供了一套工具和接口，帮助开发者和数据科学家更容易地将机器学习模型集成到生产环境中。
主要功能
- 模型管理:
模型注册和版本控制: 允许用户注册和管理多个版本的模型，便于更新和回滚。
模型存储: 提供存储和访问模型的机制，支持本地存储和云存储。
- 部署选项:
本地部署: 支持在本地环境中部署模型，方便开发和测试。
云端部署: 支持在云端部署，集成与云服务提供商的合作，如 AWS、GCP 等。
- API 和 SDK:
API 接口: 提供 RESTful API 接口，方便与其他应用集成。
SDK 支持: 提供 Python 等多种语言的 SDK，简化模型调用和集成。
- 扩展性和集成:
插件系统: 允许通过插件扩展功能，如监控、日志记录等。
集成第三方工具: 支持与监控工具、数据处理管道等第三方工具的集成。
- 监控和日志:
实时监控: 提供实时监控模型性能和资源使用的功能。
日志记录: 记录模型的使用情况、错误日志等，有助于调试和优化。
- 应用场景： 开发和测试: 在开发阶段，使用 Ollama 部署模型进行测试，确保模型在实际使用环境中的表现。
生产部署: 在生产环境中部署经过训练和验证的模型，支持大规模用户访问和请求处理。
模型管理: 在机器学习生命周期中，管理模型的不同版本和更新，确保模型的持续改进。
优势
- 简化部署流程: 通过提供统一的接口和工具，减少了模型部署的复杂性。
- 灵活性和可扩展性: 支持多种部署环境和集成选项，适应不同的业务需求。
- 易用性: 提供清晰的文档和用户界面，使得即使是非专业人员也能轻松使用。
前提
很多时候我们会查询一个列表，然后对列表过滤分组，构建一个key对应特定的几个列表的情况出现，java中要写比较多的代码，其实可以使用mysql直接构建出一对多的json结构，然后将json返回，java中只需要将这个json转成一个对象即可
下载
docker pull easysoft/zentao:latest
安装
快速部署-内部数据库
docker run \ --name zentao \ -p 80:80 \ --mac-address 02:42:ac:11:00:00 \ -v /data/zentao:/data \ -e MYSQL_INTERNAL=true \ -d easysoft/zentao:latest
简介
Compose 是用于定义和运行多容器 Docker 应用程序的工具。通过 Compose，您可以使用 YML 文件来配置应用程序需要的所有服务。然后，使用一个命令，就可以从 YML 文件配置中创建并启动所有服务。 编排容器，一键部署多个容器
下载安装
github源
curl -SL https://github.com/docker/compose/releases/download/v2.29.2/docker-compose-linux-x86_64 -o /usr/local/bin/docker-compose
DaoCloud源
curl -L http://get.daocloud.io/docker/compose/releases/download/v2.29.2/docker-compose-`uname -s`-`uname -m` > /usr/local/bin/docker-compose
赋予执行权限
sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
建立软连接
sudo ln -s /usr/local/bin/docker-compose /usr/bin/docker-compose
查看docker版本
docker-compose --version
使用
mkdir -p /usr/local/testcompose cd /usr/local/testcompose vi docker-compose.yml
