AI大模型应用开发：手把手教你部署并使用清华智谱GLM大模型

部署一个自己的大模型，没事的时候玩两下，这可能是很多技术同学想做但又迟迟没下手的事情，没下手的原因很可能是成本太高，近万元的RTX3090显卡，想想都肉疼，又或者官方的部署说明过于简单，安装的时候总是遇到各种奇奇怪怪的问题，难以解决。本文就来分享下我的安装部署经验，包括本地和租用云服务器的方式，以及如何通过API调用大模型开发自己的AI应用，希望能解决一些下不去手的问题。

ChatGLM3-6B

本次部署使用的的大模型是ChatGLM3-6B，这个大模型是清华智谱研发并开源的高性能中英双语对话语言模型，它凭借创新的GLM（Gated Linear Units with Memory）架构及庞大的60亿参数量，在对话理解与生成能力上表现卓越。

ChatGLM3-6B不仅能够处理复杂的跨语言对话场景，实现流畅的人机互动，还具备函数调用以及代码解释执行的能力。这意味着开发者可以通过API调用，让模型执行特定任务或编写、解析简单的代码片段，从而将应用拓展到更为广泛的开发和智能辅助领域。

ChatGLM3-6B还允许开发者对预训练模型进行定制化微调，让它在某个领域工作的更好，比如代码编写、电商文案编写等。另外开发者还能对模型进行量化，使用较低的数字精度来表示权重，这使得模型可以运行在消费级显卡甚至CPU上。

ChatGLM3-6B的仓库地址：github.com/THUDM/ChatG…

效果展示

先看两个比较正常的效果：

能正常调用天气工具，记得上下文，这里点个赞！

再画一个满满的爱心，画的也不错。

再看两个跑疯的效果：

我问你天气，你不好好回答就算了，还反过来问我有啥意义，太爱管闲事。

看来ChatGLM对正六边形的感知有误啊，确实它还不能识别这个图像。

虽然有时不那么如人意，不过整体用起来还是有很多可圈可点的地方，就是提示词要好好写一下，不能太凑合。

云环境部署

这里以AutoDL为例（www.autodl.com），AutoDL上的GPU实例价格比较公道，ChatGLM3-6B需要13G以上的显存，可以选择RTX4090、RTX3090、RTX3080*2、A5000等GPU规格。

这里提供两种方法，一是直接使用我已经创建好的镜像，二是自己从基础镜像一步步安装。

使用现有镜像

创建容器实例时镜像选择“社区镜像”，输入 yinghuoai ，选择 ChatGLM3 的最新镜像。

容器实例开机成功后，点击对应实例的 JupyterLab 就能开始使用了。

这个镜像包含三个Notebook，方便我们启动WebUI服务器和API服务器，并进行相关的测试。我将在下文介绍具体的使用方法。

自己手动安装

创建容器实例时我们选择一个基础镜像 Miniconda -> conda3 -> Python 3.10(ubuntu22.04) -> Cuda11.8。

容器实例开机完毕后，点击对应实例的 JupyterLab 进入一个Web管理界面。

在“启动页”这里点击“终端”，进入一个命令窗口。

首先需要设置下网络，用以加速访问Github。这是AutoDL实例才能使用的，本地无效。

source /etc/network_turbo

然后需要把代码下载到本地，使用Git即可。

git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM3
cd ChatGLM3

然后创建一个Python的虚拟环境，这样方便隔离不同项目对Python环境的不同要求。这里使用 source activate 激活虚拟环境，很多文章中是 conda activate，这和conda的版本有关系，AutoDL中的版本不支持 conda activate。

conda create -n chatglm3-6b python=3.10.8 
source activate chatglm3-6b

然后使用 uv 安装依赖的程序包。为什么用uv？因为requirements中很多包的版本要求都是 >=，直接使用pip的时候会安装最新的版本，最新的版本往往和开发者使用的版本不同，这会导致一些兼容问题，所以最好就是 == 的那个版本，这个版本能用，而且一般就是开发者使用的版本。

pip install uv
uv pip install --resolution=lowest-direct -r requirements.txt

然后我们还要下载大模型文件，这里从AutoDL的模型库中下载，速度比较快。下边的模型文件是别人分享出来的，我们使用AutoDL提供的一个下载工具进行下载。下载目标目录是/root/autodl-tmp，会自动在这个目录中创建一个名为 chatglm3-6b 的子目录，并保存这些文件。

pip install codewithgpu
cg down xxxiu/chatglm3-6b/config.json -t /root/autodl-tmp
cg down xxxiu/chatglm3-6b/configuration_chatglm.py -t /root/autodl-tmp
cg down xxxiu/chatglm3-6b/gitattributes -t /root/autodl-tmp
cg down xxxiu/chatglm3-6b/model.safetensors.index.json -t /root/autodl-tmp
cg down xxxiu/chatglm3-6b/MODEL_LICENSE -t /root/autodl-tmp
cg down xxxiu/chatglm3-6b/model-00001-of-00007.safetensors -t /root/autodl-tmp
cg down xxxiu/chatglm3-6b/model-00002-of-00007.safetensors -t /root/autodl-tmp
cg down xxxiu/chatglm3-6b/model-00003-of-00007.safetensors -t /root/autodl-tmp
cg down xxxiu/chatglm3-6b/model-00004-of-00007.safetensors -t /root/autodl-tmp
cg down xxxiu/chatglm3-6b/model-00005-of-00007.safetensors -t /root/autodl-tmp
cg down xxxiu/chatglm3-6b/model-00006-of-00007.safetensors -t /root/autodl-tmp
cg down xxxiu/chatglm3-6b/model-00007-of-00007.safetensors -t /root/autodl-tmp
cg down xxxiu/chatglm3-6b/modeling_chatglm.py -t /root/autodl-tmp
cg down xxxiu/chatglm3-6b/pytorch_model.bin.index.json -t /root/autodl-tmp
cg down xxxiu/chatglm3-6b/quantization.py -t /root/autodl-tmp
cg down xxxiu/chatglm3-6b/README.md -t /root/autodl-tmp
cg down xxxiu/chatglm3-6b/tokenization_chatglm.py -t /root/autodl-tmp
cg down xxxiu/chatglm3-6b/tokenizer.model -t /root/autodl-tmp
cg down xxxiu/chatglm3-6b/tokenizer_config.json -t /root/autodl-tmp

最后我们做一个简单的测试，找到这个文件：ChatGLM3/basic_demo/cli_demo.py，修改其中的模型路径为上边的下载路径：/root/autodl-tmp/chatglm3-6b

在终端执行命令：python basic_demo/cli_demo.py，然后我们就可以在终端与大模型进行交流了。

本地环境安装

注意需要13G显存以上的Nvidia显卡，否则跑不起来。这里以Windows系统为例。

首先本地要有一个Python的运行环境，建议使用 Anaconda，可以把它理解为一个Python集成环境，通过它我们可以方便的开发Python程序。Anaconda的官方下载地址是：www.anaconda.com/download

这个安装文件比较大，下载时间取决于你的网速，下载成功后按照提示一步步安装就行了。

安装成功后，启动“Anaconda Navigator”，在其中点击“Environments”->“base(root)” ->“Open Terminal”，打开终端。

这是一个命令行工具，我们将主要在这里边通过执行命令安装ChatGLM3-6B。

然后我们还需要从Github上下载代码到本地，推荐使用Git，没有Git的同学可以先去安装一个：git-scm.com/。当然直接从Github下载程序包到本地也可以

这里我将程序放到了C盘下的ChatGLM3目录。

cd C:\
git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM3
cd ChatGLM3

使用下边的命令创建一个Python的虚拟环境并激活，这样方便隔离不同项目对Python环境的不同要求。

conda create -n chatglm3-6b python=3.10.8 
conda activate chatglm3-6b

然后还需要把相关模型文件下载到本地，为了防止下载方式失效，这里提供多种方法：

（1）下载AutoDL用户分享的模型，执行下边的命令，它会下载到 C:\ChatGLM3\THUDM，速度还可以。

pip install requests
pip install codewithgpu
cg down xxxiu/chatglm3-6b/config.json -t C:\ChatGLM3\THUDM
cg down xxxiu/chatglm3-6b/configuration_chatglm.py -t C:\ChatGLM3\THUDM
cg down xxxiu/chatglm3-6b/gitattributes -t C:\ChatGLM3\THUDM
cg down xxxiu/chatglm3-6b/model.safetensors.index.json -t C:\ChatGLM3\THUDM
cg down xxxiu/chatglm3-6b/MODEL_LICENSE -t C:\ChatGLM3\THUDM
cg down xxxiu/chatglm3-6b/model-00001-of-00007.safetensors -t C:\ChatGLM3\THUDM
cg down xxxiu/chatglm3-6b/model-00002-of-00007.safetensors -t C:\ChatGLM3\THUDM
cg down xxxiu/chatglm3-6b/model-00003-of-00007.safetensors -t C:\ChatGLM3\THUDM
cg down xxxiu/chatglm3-6b/model-00004-of-00007.safetensors -t C:\ChatGLM3\THUDM
cg down xxxiu/chatglm3-6b/model-00005-of-00007.safetensors -t C:\ChatGLM3\THUDM
cg down xxxiu/chatglm3-6b/model-00006-of-00007.safetensors -t C:\ChatGLM3\THUDM
cg down xxxiu/chatglm3-6b/model-00007-of-00007.safetensors -t C:\ChatGLM3\THUDM
cg down xxxiu/chatglm3-6b/modeling_chatglm.py -t C:\ChatGLM3\THUDM
cg down xxxiu/chatglm3-6b/pytorch_model.bin.index.json -t C:\ChatGLM3\THUDM
cg down xxxiu/chatglm3-6b/quantization.py -t C:\ChatGLM3\THUDM
cg down xxxiu/chatglm3-6b/README.md -t C:\ChatGLM3\THUDM
cg down xxxiu/chatglm3-6b/tokenization_chatglm.py -t C:\ChatGLM3\THUDM
cg down xxxiu/chatglm3-6b/tokenizer.model -t C:\ChatGLM3\THUDM
cg down xxxiu/chatglm3-6b/tokenizer_config.json -t C:\ChatGLM3\THUDM

（2）从HuggingFace的镜像下载，地址是：hf-mirror.com/THUDM/chatg…

（3）给公众号“萤火遛AI”发消息 ChatGLM3 获取最新下载方式。

最后我们做一个简单的测试，执行命令：python basic_demo/cli_demo.py，然后我们就可以在终端与大模型进行交流了。

如果程序出现下边的错误：

RuntimeError: “addmm_impl_cpu_” not implemented for ‘Half’

首先确定你的电脑是安装了Nvida显卡的，然后使用下边的命令补充安装相关的pytorch-cuda包。

conda install pytorch==2.1.0 torchvision==0.16.0 torchaudio==2.1.0 pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia
pip install chardet

使用WebUI体验

ChatGLM提供了一个Web界面，用户可以直接在这个页面上聊天、使用插件，以及执行Python代码，就像使用大多数的大语言模型一样。额外的用户还可以配置一些参数，比如一次生成Token的数量、系统提示词、采样的随机性控制等。

启动WebUI服务

首先修改程序中的模型目录，在下载程序中找到文件 composite_demo/client.py，修改 MODEL_PATH 为你的模型存放地址。

然后进入 ChatGLM3-6B 程序的根目录（根据自己的部署来），激活Python虚拟环境：

cd /root/ChatGLM3
conda activate chatglm3-6b
# conda如果不行就使用 source activate chatglm3-6b

因为需要执行代码，我们还要安装 Jupyter 内核：

ipython kernel install --name chatglm3-6b --user

并修改文件 composite_demo/demo_ci.py 中的 IPYKERNEL 的值为设置的值。

最后启动API服务器：streamlit run composite_demo/main.py 可知这个WebUI使用的是streamlit框架。

如果是在个人电脑上安装的，点击这里的连接就可以在浏览器访问了。

如果是在AutoDL上的实例，还需要再折腾一下。因为这个WebUI使用了WebSocket，但是AutoDL开放的外网端口不支持WebSocket。此时可以通过SSH隧道的方式来打通本地与AutoDL实例的网络。

我们需要类似下边这样的一条指令：

sudo ssh -CNg -L 8501:127.0.0.1:8501 root@connect.westb.seetacloud.com -p 12357

其中的 connect.westb.seetacloud.com 和 10757 需要替换成你自己实例的，在实例列表中复制登录指令。

然后把它随便粘贴到一个地方，就可以得到所需的地址和端口号了：

在个人电脑的终端或者命令行工具执行上边写好的指令，首先需要统一添加主机（输入 yes），然后需要输入主机登录密码，还是从AutoDL的实例列表拷贝。

登录成功后，这个界面会挂起，不会输出任何内容。此时我们在浏览器地址栏输入 http://127.0.0.1:8501 就可以访问了。

使用WebUI

这个WebUI左边是参数区域，右边是使用区域，有三种使用方式：Chat、Tool和Code Interpreter，分别就是聊天、工具或插件、代码解释器。相关参数我在之前的文章中介绍过，可以参考下：juejin.cn/post/732344…

聊天就不用说了，我们看下工具或插件的使用。它会完整的展现出来插件的使用过程，用户询问问题，触发大模型调用插件，展现插件返回的内容，大模型整理插件返回的内容并输出给用户。中间的两个过程这里只是为了方便用户了解原理，其实可以在展现大模型返回值时将它们过滤掉。具体的可以修改这个文件中的第144行-198行：composite_demo/demo_tool.py 。

实例代码中提供了两个工具，一个是获取实时天气，另一个是生成随机数，用户还可以修改代码增加自己的工具插件，在 composite_demo/tool_registry.py 这个文件中。

只需要使用 @register_tool 装饰函数即可完成注册。对于工具声明，函数名称即为工具的名称，函数 docstring 即为工具的说明；对于工具的参数，使用 Annotated[typ: type, description: str, required: bool] 标注参数的类型、描述和是否必须。例如，get_weather 工具的注册如下：

@register_tool
def get_weather(city_name: Annotated[str, 'The name of the city to be queried', True],
) -> str:"""Get the weather for `city_name` in the following week"""...

再看看代码解释器的效果，模型会根据对任务完成情况的理解自动地连续执行多个代码块，直到任务完成。比如让它用Python画一个爱心。

如果代码执行有错误，模型会自动修正错误，然后继续生成，直到能够正常执行成功。这个能力其实是通过系统提示词和observation角色实现的。

在 composite_demo/demo_ci.py 中可以看到提示词：

当程序执行出错的时候，程序会通过observation角色把错误再发给ChatGLM进行分析，然后ChatGLM会修改代码，再重新输出到程序中，最后使用 Jupyter 内核执行代码。

使用API开发应用

使用大模型API，我们可以完全自定义自己的交互页面，增加很多有趣的功能，比如提供联网能力。

这里我们使用的是ChatGLM3-6B自带的一个API示例程序，这个程序中有一个参考OpenAI接口规范开发的API服务，我们可以直接使用OpenAI的客户端进行调用，这避免了很多学习成本，降低了使用难度。

启动API服务

首先修改程序中的模型目录，在下载程序中找到文件 openai_api_demo/api_server.py，修改 MODEL_PATH 为你的模型存放地址。

然后进入 ChatGLM3-6B 程序的根目录（根据自己的部署来），激活Python虚拟环境：

cd C:\ChatGLM3
conda activate chatglm3-6b
# conda如果不行就使用 source activate chatglm3-6b

最后启动API服务器：python openai_api_demo/api_server.py

看到 running on http://0.0.0.0 的提示信息就代表启动成功了。

注意这里的端口号，如果你是在AutoDL部署的程序，需要将端口号修改为6006，然后才能通过AutoDL提供的“自定义服务”在外网访问，端口号在openai_api_demo/api_server.py 文件的最末尾。

修改后重启API服务，然后在AutoDL的容器实例列表中点击“自定义服务”，即可获取外网访问地址。

调用API服务

这里还是以Python为例，首先使用pip安装OpenAI的SDK。

pip install --upgrade openai httpx[socks]

我准备了两个简单的应用示例，一个是简单的聊天程序，另一个是在大模型中使用插件的方法。

先看聊天程序，这里让它扮演一个数学老师进行出题，之前我写过一篇文章介绍相关参数的含义，这里就不罗嗦了，需要的请看：juejin.cn/post/732344…

# 一个简单的聊天程序from openai import OpenAIclient = OpenAI(api_key='not-need-key',base_url="http://127.0.0.1:6006/v1")
stream = client.chat.completions.create(messages=[{"role": "system", "content": "你是一名数学老师，从事小学数学教育30年，精通设计各种数学考试题"},{"role": "user", "content": "请给我出10道一年级的计算题。"}],model='chatglm3-6b',max_tokens=1024,#temperature=0.1,top_p=0.3,#frequency_penalty=0.5,presence_penalty=0.2,seed=12345,#stop='30年',response_format={ "type": "json_object" },n=1,stream=True
)for chunk in stream:msg = chunk.choices[0].delta.contentif msg is not None:print(msg, end='')

下边是程序的执行结果，大模型理解的很正确，并生成了合理的输出。

再看大模型中使用插件的方法，这里让ChatGLM根据用户要求调用天气函数查询实时天气，注意ChatGLM3-6B调用函数的方法没有支持最新的OpenAI API规范，目前只实现了一半，能通过tools传入函数，但是响应消息中命中函数还是使用的 function_call，而不是最新的 tool_calls。相关参数我也在别的文章中做过详细介绍，请参考：juejin.cn/post/732536…

from openai import OpenAI
import json
import requests
import time# 获取天气的方法
def get_city_weather(param):city = json.loads(param)["city"]r = requests.get(f"https://wttr.in/{city}?format=j1")data = r.json()["current_condition"]#print(json.dumps(data))temperature = data[0]['temp_C']humidity= data[0]['humidity']text = data[0]['weatherDesc'][0]["value"]return "当前天气："+text+"，温度："+temperature+ "℃，湿度："+humidity+"%"# 天气插件的定义
weather_tool = {"type": "function","function": {"name": "get_city_weather","description": "获取某个城市的天气","parameters": {"type": "object","properties": {"city": {"type": "string","description": "城市名称",},},"required": ["city"],},}
}# 创建OpenAI客户端，获取API Key请看文章最后
client = OpenAI(api_key='no-need-key', base_url="http://127.0.0.1:6006/v1")# 定义请求GPT的通用方法
def create_completion():return client.chat.completions.create(messages=messages,model='chatglm3-6b',stream=False,tool_choice="auto",tools=[weather_tool])# 我的三个问题
questions = ["请问上海天气怎么样？","请问广州天气怎么样？","成都呢？","北京呢？"]# 聊天上下文，初始为空
messages=[]print("---GLM天气插件演示--- ")# 遍历询问我的问题
for question in questions:  # 将问题添加到上下文中messages.append({"role": "user","content": question,})print("路人甲: ",question)# 请求GPT，并拿到响应response_message = create_completion().choices[0].message# 把响应添加到聊天上下文中messages.append(response_message)#print(response_message)# 根据插件命中情况，执行插件逻辑if response_message.function_call is not None:function_call = response_message.function_call# 追加插件生成的天气内容到聊天上下文weather_info = get_city_weather(function_call.arguments)#print(weather_info)messages.append({"role": "function","content": weather_info,"name": function_call.name})# 再次发起聊天second_chat_completion = create_completion()gpt_output = second_chat_completion.choices[0].message.content# 打印GPT合成的天气内容print("GLM: ",gpt_output)time.sleep(0.2)# 将GPT的回答也追加到上下文中messages.append({"role": "assistant","content": gpt_output,})else:print("GLM: ",response_message.content)

执行效果如下：

以上就是本文的主要内容，有兴趣的快去体验下吧。

如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

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三、LLM大模型系列视频教程

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四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

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LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

  • 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

  • 内容：

    • L1.1 人工智能简述与大模型起源
    • L1.2 大模型与通用人工智能
    • L1.3 GPT模型的发展历程
    • L1.4 模型工程
    • L1.4.1 知识大模型
    • L1.4.2 生产大模型
    • L1.4.3 模型工程方法论
    • L1.4.4 模型工程实践
    • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

  • 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。

  • 内容：

    • L2.1 API接口
    • L2.1.1 OpenAI API接口
    • L2.1.2 Python接口接入
    • L2.1.3 BOT工具类框架
    • L2.1.4 代码示例
    • L2.2 Prompt框架
    • L2.3 流水线工程
    • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

  • 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。

  • 内容：

    • L3.1 Agent模型框架
    • L3.2 MetaGPT
    • L3.3 ChatGLM
    • L3.4 LLAMA
    • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

  • 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

  • 内容：

    • L4.1 模型私有化部署概述
    • L4.2 模型私有化部署的关键技术
    • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
    • L4.4 模型私有化部署的应用场景

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基本知识 计算机网络的类别&#xff1a; 1、按作用范围来分类 2、按网络的使用者来分类 什么是计算机网络&#xff1a; 计算机网络由若干个节点和链接这些节点的链路组成&#xff0c;节点可以是计算机、集线器、交换机、路由器等。互联网络是多个网络通过路由器连接在了一起…
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具备技术二：正则表达式

具备技术二：正则表达式

一、C正则库 regex 用于报文的解析。 使用接口&#xff1a;bool regex_match(const string &src, smatch &matches, regex &e); src&#xff1a;要解释的字符串。 smatch&#xff1a;一个类似于数组的结构&#xff0c;用于存储一个个解释之后的字符串。 matche…
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可视化大屏的C位放啥（02）：3D建筑，数据的集大成展示。

可视化大屏的C位放啥（02）：3D建筑，数据的集大成展示。

3D 建筑以其立体、逼真的形态&#xff0c;瞬间抓住人们的眼球。它不仅仅是一个静态的模型&#xff0c;更是一个承载着丰富数据的载体。通过精细的建模&#xff0c;可以展示建筑的外观、结构、内部布局等多方面信息。 从数据展示的角度来看&#xff0c;3D 建筑可以与各种数据进…
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【zookeeper】集群配置

【zookeeper】集群配置

zookeeper 数据结构 zookeeper数据模型结构&#xff0c;就和Linux的文件系统类型&#xff0c;看起来是一颗树&#xff0c;每个节点称为一个znode.每一个Znode默认的存储1MB的数据&#xff0c;每个Znode都有唯一标识&#xff0c;可以通过命令显示节点的信息每当节点有数据变化…
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相同的树算法

相同的树算法

给你两棵二叉树的根节点 p 和 q &#xff0c;编写一个函数来检验这两棵树是否相同。 如果两个树在结构上相同&#xff0c;并且节点具有相同的值&#xff0c;则认为它们是相同的。 示例 1&#xff1a; 输入&#xff1a;p [1,2,3], q [1,2,3] 输出&#xff1a;true示例 2&…
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最新开发项目H5商城小程序源码系统 带源代码安装包以及搭建部署教程

最新开发项目H5商城小程序源码系统 带源代码安装包以及搭建部署教程

系统概述 在当今数字化迅猛发展的时代&#xff0c;电子商务已成为企业拓展市场、提升品牌影响力的重要手段。H5商城小程序作为一种跨平台、轻量级的应用形式&#xff0c;凭借其无需下载安装、即用即走的特性&#xff0c;迅速赢得了广大用户的青睐。为了满足企业对高质量H5商城…
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【工具变量】A股上市企业大数据应用（2001-2023年）-参考柏淑嫄实践

【工具变量】A股上市企业大数据应用（2001-2023年）-参考柏淑嫄实践

数据简介&#xff1a;企业数字化转型的浪潮孕育出大数据&#xff0c;大数据技术是在数据处理和应用中释放大数据多元价值的必要手段。大数据作为企业发展的战略资源和生产要素对企业转型发展具有重要意义。对上市企业大数据应用程度进行测算不仅有助于了解大数据相关技术在企业…
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Linux安装部署服务：Nginx和Openresty

Linux安装部署服务：Nginx和Openresty

Linux安装部署服务&#xff1a;Nginx和Openresty 一、安装环境说明1.1 虚拟机环境1.2 nginx 安装包1.3 openresty 安装包 二、安装 nginx 服务2.1 安装前环境准备2.2 源码安装 nginx2.3 开机自启 nginx 三、安装 openresty 服务3.1 安装前环境准备3.2 源码安装 openresty3.4 离…
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