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Frp内网穿透服务端搭建教程-官方版本 程序包均为免安装，下载即可使用如果不知道自己系统是amd还是arm，建议先下载amd版本，如果版本不对，后续启动会提示该错误，更换版本即可云盘下载地址https://www.123684.com/s/zfMuVv-NIPwA官方下载地址https://github.com/fatedier/frp/releases下载安装包后进行解压，会看到两个里面两个文件，修改 frps.toml 文件即可配置文件内容含义内容不用修改，可直接使用设置开机自启1.执行以下命令vim /lib/systemd/system/frps61.service2.文件内容为[Unit] Description=frps service After=network.target network-online.target syslog.target Wants=network.target network-online.target [Service] Type=simple ExecStart=/vdd/frp/frp_0.61.0_linux_amd64/frps -c /vdd/frp/frp_0.61.0_linux_amd64/frps.toml [Install] WantedBy=multi-user.target 注意：其中的 vdd/frp/frp_0.61.0_linux_amd64 替换成自己的路径保存好文件后执行以下命令：systemctl daemon-reload systemctl start frps61 systemctl enable frps61操作完成之后，即可实现开机自启 -
windows系统deepseek-r1一键安装包(免安装) 注意：请确认c盘有6G及以上空间安装包下载地址：https://www.123912.com/s/zfMuVv-PsPwA1.解压压缩包，解压后可以看到以下目录2.将 .ollama 目录复制到 c 盘当前用户的目录下面，我的电脑是user目录，有的电脑是Administrator目录，根据自己电脑情况操作 例如：3.启动 Ollama ，进入该目录，双击运行该文件4.启动之后，可以看到该图标5.运行 Cherry Studio ，进行 Cherry Studio目录，双击该文件运行①进入设置，关闭硅基流动②开启 Ollama③添加模型，内置两个模型，根据需要选择，如果打开之后没有模型，考虑“将 .ollama 目录复制到 c 盘当前用户的目录下面”该步骤未操作，或操作有误④验证接口是否可用，显示连接成功代表可用，如果没有连接成功，考虑 “启动 Ollama” 步骤操作有误开始使用①选择模型②开始对话
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如何在Nginx中阻止特定国家的IP地址访问 OpenAI宣布自2024年7月9日起正式限制中国用户访问其服务，包括API（应用程序接口）服务。当然也有正规的解决方案，例如通过微软Azure申请OpenAI API服务或者其他大模型代理商，后续我们会专门讨论这个话题。如果有一天，你老板要求快速屏蔽美国地区用户访问，应该怎么做？Nginx就是一个选项。一、为什么要阻止特定国家的 IP 访问？在实际应用中，可能会有以下几种情况需要阻止特定国家的 IP 访问：安全考虑：防止来自某些高风险国家的恶意攻击。版权保护：限制特定地区的用户访问受版权保护的内容。合规要求：满足某些法律法规或业务规定。二、如何在 Nginx 中阻止特定国家的 IP 地址访问？第1步：安装GeoIP模块Nginx需要借助GeoIP模块来识别客户端的地理位置信息。如果你使用的是Nginx主分支，可以通过以下命令安装该模块：sudo apt-get install nginx-module-geoip # 对于基于Debian的系统 sudo yum install nginx-mod-http-geoip # 对于RPM-based系统第2步：下载GeoIP数据库GeoIP模块需要数据库文件来映射IP地址到国家。你可以从MaxMind的官方网站(https://dev.maxmind.com/geoip/geoip2/geolite2/)免费下载GeoIP.dat和GeoLiteCity.dat两个文件下载后，将文件放置到Nginx配置文件指定的路径，如:/etc/nginx/geoip/ 第3步：配置Nginx在/etc/nginx/conf.d/ 下，编写geoip.conf文件如下：geoip_country /etc/nginx/geoip/GeoIP.dat; geoip_city /etc/nginx/geoip/GeoLiteCity.dat;编辑Nginx的配置文件,通常是/etc/nginx/nginx.conf添加以下配置段：map $geoip_country_code $allowed_country { default yes; US no; # 禁止从美国的访问，这里只是示例，可以根据需要修改国家代码 } server { listen 80; server_name example.com; if ($allowed_country = no) { return 403; } # 其他配置... } } 在上述配置中，我们使用了geoip_country指令指定了 GeoIP 数据库的路径。然后，通过map指令创建了一个变量$allowed_country，根据国家代码判断是否允许访问。如果$allowed_country的值为no，则返回 403 禁止访问。第4步：测试并重启Nginx配置完成后，使用nginx -t命令测试配置是否正确，然后使用systemctl restart nginx或service nginx restart命令重启Nginx使更改生效。
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可视化DeepSeek项目 - 快速高效的宝塔面板部署教程 想象一下：当别人还在苦哈哈地敲着黑底白字的命令行，把头发薅成地中海时，你已经翘着二郎腿，喝着肥宅快乐水，用鼠标点点点就建好了AI大模型的老巢。这感觉就像别人在徒手造火箭，而你却从四次元口袋掏出了任意门——别怀疑，宝塔面板就是这个次元壁突破器！准备好迎接这场”作弊级”的部署之旅了吗？让我们先把SSH咒语、Docker符箓这些吓人的玩意暂时收进抽屉，毕竟今天我们要用的是连你家喵星人都能看懂的图形化操作。系好安全带，三分钟后，你的服务器就要开始吞吐AI智慧的星光啦！✨前提需要安装宝塔面板安装教程DeepSeek 可以使用CPU进行推理，但是推荐使用NVIDIA GPU加速，文末将介绍如何使用NVIDIA GPU加速。1.登录宝塔面板，点击左侧菜单栏中的Docker，进入Docker容器管理界面。2.首次使用Docker需要先安装Docker，点击安装。3.在Docker-应用商店-AI/大模型分类中找到Ollama，点击安装。4.配置默认即可，点击确定。5.等待安装完成，状态变为运行中。如您需要使用NVIDIA GPU加速，请参考文末的使用NVIDIA GPU加速配置完成后再继续。6.在宝塔面板-Docker-容器界面中找到Ollama容器，点击终端。7.在弹出shell类型选择bash，点击确认。8.在终端界面中输入ollama run deepseek-r1:1.5b，回车运行DeepSeek-R1模型。DeepSeek-R1模型有多个版本，可以根据需要选择不同版本，例如ollama run deepseek-r1:671b，详情如下（模型参数越大，需要配置越高）：# DeepSeek-R1 ollama run deepseek-r1:671b # DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B ollama run deepseek-r1:1.5b # DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B ollama run deepseek-r1:7b # DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B ollama run deepseek-r1:8b # DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B ollama run deepseek-r1:14b # DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B ollama run deepseek-r1:32b # DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B ollama run deepseek-r1:70b9.等待下载并运行，当看到如下提示表示DeepSeek-R1模型运行成功。10.你可以在界面中输入文本并回车，开启与DeepSeek-R1模型的对话。11.你可以在界面中输入/bye并回车，退出DeepSeek-R1模型。在终端内对话看起来是不是有点麻瓜？别担心，接下来让我们来安装OpenWebUI，在浏览器中更直观地与DeepSeek-R1模型对话12.在宝塔面板-Docker-容器界面中找到Ollama容器，点击Ollama右侧的管理，进入容器管理界面，获取容器IP，保存备用。13.在宝塔面板Docker-应用商店-AI/大模型分类中找到OpenWebUI，点击安装。14.按一下说明，配置相关信息，点击确定。web端口：访问OpenWebUI的端口，默认为3000，根据需要自行修改ollama地址：填写http://刚刚获取的Ollama容器IP:11434，例如http://172.18.0.2:11434WebUI Secret Key：用于 API 访问的密钥，可以自定义，例如123456其他配置默认即可15.配置完点击确认，等待安装完成，状态变为运行中。由于OpenWebUI启动后需要加载相关服务，请在状态变为运行中后等待5-10分钟再访问。16.在浏览器中输入http://服务器IP:3000，例如http://43.160.xxx.xxx:3000，进入OpenWebUI界面。请在访问前确保云厂商服务器防火墙已放行3000端口，可以在云厂商控制台中设置。17.点击开始使用，设置管理员相关信息，并点击创建管理员账号。18.创建完成后会自动进入管理界面，现在你可以在浏览器中更直观地与DeepSeek-R1模型对话了。你可以在左上角切换模型，选择不同模型进行对话，也可以在左侧菜单栏中查看历史对话记录。你可以在右上角点击头像，进入管理员面板，在设置-模型中查看当前模型列表，或添加新模型。使用NVIDIA GPU加速DeepSeek 可以使用NVIDIA GPU加速，提高推理速度，下面将介绍如何在宝塔面板中使用NVIDIA GPU加速。宝塔需要有NVIDIA GPU驱动才可以操作步骤1.点击左侧导航栏中的终端，进入终端界面。2.在终端界面中输入nvidia-smi，回车查看NVIDIA GPU信息。如果提示nvidia-smi: command not found，请先安装NVIDIA GPU驱动。3.安装NVIDIA Container Toolkit，以便于Docker容器访问NVIDIA GPU，安装教程请参考NVIDIA Container Toolkit官方文档。4。安装完成后，运行如下命令，配置docker支持使用NVIDIA GPU。sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker sudo systemctl restart docker5.配置完成后，执行如下命令，验证docker是否支持NVIDIA GPU。sudo docker run --rm --runtime=nvidia --gpus all ubuntu nvidia-smi如果输出如下信息表示配置成功：6.在宝塔面板-Docker-应用商店-已安装中找到Ollama，点击文件夹图标进入安装目录。7.在安装目录中找到docker-compose.yml文件，双击编辑。8.在docker-compose.yml文件中找到resources，回车换行，添加如下内容： reservations: devices: - capabilities: [gpu] 完整示例如下：services: ollama_SJ7G: image: ollama/ollama:${VERSION} deploy: resources: limits: cpus: ${CPUS} memory: ${MEMORY_LIMIT} reservations: devices: - capabilities: [gpu] restart: unless-stopped tty: true ports: - ${HOST_IP}:${OLLAMA_PORT}:11434 volumes: - ${APP_PATH}/data:/root/.ollama labels: createdBy: "bt_apps" networks: - baota_net runtime: nvidia networks: baota_net: external: true9.保存文件，返回宝塔面板-Docker-应用商店-已安装界面，点击重建。10.等待重建完成，状态变为运行中，至此即可使用NVIDIA GPU加速大模型运行。结语🎉叮！恭喜你成功完成”从零到赛博巫师”的究极进化！此刻你的服务器已经不是那个只会404的憨憨铁盒子了——它正在用奥术能量解析人类语言，用二进制吞吐哲学思辨，甚至可能偷偷用你的GPU算力给自己起了个二次元名字。回头看看这场冒险：宝塔面板是你挥动的魔杖，Ollama是召唤AI神兽的精灵球，OpenWebUI则是那个让麻瓜也能和AI跳探戈的魔法舞池。别人还在纠结环境变量时，你已经用图形界面完成了一场算力交响乐的指挥首秀。
