Windows +VM虚拟机安装github服务器

WARNING: This value is valid only in the following conditions

1. If provided manually (either via GITLAB_ROOT_PASSWORD environment variable or via gitlab_rails['initial_root_password'] setting in gitlab.rb, it was provided before database was seeded for the first time (usually, the first reconfigure run).

2. Password hasn’t been changed manually, either via UI or via command line.

If the password shown here doesn’t work, you must reset the admin password following https://docs.gitlab.com/ee/security/reset_user_password.html#reset-your-root-password.

Password: HUTAZJRe+9KGfr56H4NS6Jj9fNobZxcy2qdvKji0aUQ=

NOTE: This file will be automatically deleted in the first reconfigure run after 24 hours.

在浏览器中访问:http://您的虚拟机IP

首次访问需要为root用户设置密码

登录用户名:root,密码:您设置的密码

<<<<<<<<<root<<<<<<<<<<<<<
http://172.16.100.247
登录用户名:root,密码:trzn1234

<<<<<<<<常用GitLab命令<<<<<<

查看GitLab状态

sudo gitlab-ctl status

停止GitLab

sudo gitlab-ctl stop

启动GitLab

sudo gitlab-ctl start

重启GitLab

sudo gitlab-ctl restart

查看日志

sudo gitlab-ctl tail # 查看所有日志
sudo gitlab-ctl tail nginx # 查看nginx日志

备份GitLab

sudo gitlab-backup create

以下是迁移本地 GitLab 服务器的详细步骤:

一、准备工作
1.1 源服务器检查

查看 GitLab 版本

sudo cat /opt/gitlab/embedded/service/gitlab-rails/VERSION
17.1.0

检查配置

sudo gitlab-rake gitlab:env:info
<<<<<<<<<<<<<
System information
System: Ubuntu 24.04
Current User: git
Using RVM: no
Ruby Version: 3.1.5p253
Gem Version: 3.5.11
Bundler Version:2.5.11
Rake Version: 13.0.6
Redis Version: 7.0.15
Sidekiq Version:7.1.6
Go Version: unknown

GitLab information
Version: 17.1.0
Revision: 35cd573d799
Directory: /opt/gitlab/embedded/service/gitlab-rails
DB Adapter: PostgreSQL
DB Version: 14.11
URL: http://172.16.100.247
HTTP Clone URL: http://172.16.100.247/some-group/some-project.git
SSH Clone URL: [email protected]:some-group/some-project.git
Using LDAP: no
Using Omniauth: yes
Omniauth Providers:

GitLab Shell
Version: 14.36.0
Repository storages:

  • default: unix:/var/opt/gitlab/gitaly/gitaly.socket
    GitLab Shell path: /opt/gitlab/embedded/service/gitlab-shell

Gitaly

  • default Address: unix:/var/opt/gitlab/gitaly/gitaly.socket
  • default Version: 17.1.0
  • default Git Version: 2.45.1

查看数据目录大小

sudo du -sh /var/opt/gitlab/
4.7G /var/opt/gitlab/

1.2 新服务器准备

确保新服务器满足 GitLab 硬件要求

RAM ≥ 4GB,磁盘空间 ≥ 源服务器使用量 + 20%

二、备份源服务器数据
2.1 完整备份

创建备份(包含所有数据)

sudo gitlab-backup create STRATEGY=copy

备份文件默认位置:/var/opt/gitlab/backups/

文件名示例:1766024326_2025_12_18_17.1.0_gitlab_backup.tar

2.2 备份配置文件

备份关键配置文件

sudo tar -czvf gitlab_config_backup.tar.gz
/etc/gitlab/gitlab.rb
/etc/gitlab/gitlab-secrets.json

2.3 可选:备份 SSL 证书
sudo cp -r /etc/gitlab/ssl /tmp/gitlab-ssl-backup

三、新服务器安装
3.1 安装相同版本 GitLab

方法1:通过官方脚本安装(推荐)

curl -s https://packages.gitlab.com/install/repositories/gitlab/gitlab-ce/script.deb.sh | sudo bash

安装特定版本(与源服务器相同)

sudo apt-get install gitlab-ce=15.0.0-ce.0

或使用最新版

sudo apt-get install gitlab-ce
如果安装失败

  1. 添加 GitLab 官方软件源(如果没有添加的话)
    curl -s https://packages.gitlab.com/install/repositories/gitlab/gitlab-ce/script.deb.sh | sudo bash
  2. 更新软件包列表
    sudo apt-get update
  3. 再次尝试安装
    sudo apt-get install gitlab-ce=17.1.0-ce.0

3.2 停止相关服务
sudo gitlab-ctl stop unicorn
sudo gitlab-ctl stop sidekiq
sudo gitlab-ctl stop nginx

四、迁移数据到新服务器
4.1 传输备份文件

从源服务器传输到新服务器

scp /var/opt/gitlab/backups/XXXX_gitlab_backup.tar user@新服务器IP:/tmp/
scp gitlab_config_backup.tar.gz user@新服务器IP:/tmp/

如果ssh不能用:

1. 在虚拟机中安装 SSH 服务器

sudo apt-get install openssh-server
sudo systemctl start ssh
sudo systemctl enable ssh

2. 获取虚拟机 IP 地址

ip addr show

hostname -I

4.2 恢复备份

1. 复制备份文件到正确位置

sudo cp /tmp/XXXX_gitlab_backup.tar /var/opt/gitlab/backups/

2. 恢复备份(需要备份文件名中的时间戳部分)

sudo gitlab-backup restore BACKUP=XXXX

 1. 启动 GitLab 相关服务 # 确保 GitLab 服务已启动(这会同时启动 PostgreSQL) sudo gitlab-ctl start # 或者只启动 PostgreSQL sudo gitlab-ctl start postgresql 2. 检查 PostgreSQL 状态 # 检查 PostgreSQL 是否运行 sudo gitlab-ctl status postgresql # 检查 PostgreSQL 日志 sudo gitlab-ctl tail postgresql 3. 重新执行备份恢复 sudo gitlab-backup restore BACKUP=1766024326_2025_12_18_17.1.0 

3. 恢复配置文件

sudo tar -xzvf /tmp/gitlab_config_backup.tar.gz -C /

4.3 重新配置

重新加载配置

sudo gitlab-ctl reconfigure

重启 GitLab

sudo gitlab-ctl restart

五、验证迁移
5.1 基础检查

检查服务状态

sudo gitlab-ctl status

运行健康检查

sudo gitlab-rake gitlab:check SANITIZE=true

检查项目、用户数量

sudo gitlab-rake gitlab:env:info

六、重置登录密码
sudo gitlab-rake “gitlab:password:reset”
用户名:zhangguolong
重置后的密码:zgl12345678

Read more

llama.cpp量化模型部署实战:从模型转换到API服务

1. 为什么你需要关注llama.cpp:让大模型在普通电脑上跑起来 如果你对AI大模型感兴趣,肯定听说过动辄需要几十GB显存的“庞然大物”。想在自己的电脑上跑一个7B参数的模型,以前可能得配一张昂贵的专业显卡。但现在,情况不一样了。我今天要跟你聊的 llama.cpp,就是那个能让大模型“瘦身”并飞入寻常百姓家的神奇工具。 简单来说,llama.cpp是一个用C/C++编写的开源项目,它的核心目标只有一个:用最高效的方式,在消费级硬件(比如你的笔记本电脑CPU)上运行大型语言模型。它不像PyTorch那样是个庞大的深度学习框架,它更像一个“推理引擎”,专注于把训练好的模型,以最小的资源消耗跑起来。 我刚开始接触大模型部署时,也被各种复杂的依赖和巨大的资源需求劝退过。直到用了llama.cpp,我才发现,原来在我的MacBook Pro上,也能流畅地和Llama 2这样的模型对话。这背后的功臣,主要就是两点:纯C/C++实现带来的极致性能,以及模型量化技术带来的体积与速度革命。量化这个词听起来有点技术,你可以把它想象成给模型“压缩图片”

By Ne0inhk

Stable Yogi Leather-Dress-Collection开源可部署:SD1.5+Anything V5本地化部署全流程

Stable Yogi Leather-Dress-Collection开源可部署:SD1.5+Anything V5本地化部署全流程 想亲手打造一个能生成各种动漫风格皮衣穿搭的AI工具吗?今天,我们就来一步步部署一个名为“Stable Yogi Leather-Dress-Collection”的开源项目。它基于经典的Stable Diffusion 1.5模型和流行的Anything V5动漫风格模型,专门用来生成2.5D风格的皮衣穿搭图片。 这个工具最大的特点是“省心”。你不用再手动切换各种皮衣风格的模型文件,也不用费心去想复杂的提示词。它内置了智能管理功能,能自动识别你准备好的皮衣款式,并帮你生成匹配的绘图指令。更重要的是,它经过深度优化,对电脑显卡的要求比较友好,并且完全在本地运行,不需要联网,保护你的隐私。 无论你是想体验AI绘画的乐趣,还是想为角色设计寻找灵感,这个工具都是一个不错的起点。接下来,我将带你从零开始,完成整个环境的搭建和工具的启动。 1. 环境准备与项目部署 在开始生成酷炫的皮衣穿搭图之前,我们需要先把“画室”搭建好。这个过程主要分为两步:准备好

By Ne0inhk
开源模型如何盈利

开源模型如何盈利

🍋🍋AI学习🍋🍋🔥系列专栏: 👑哲学语录: 用力所能及,改变世界。💖如果觉得博主的文章还不错的话,请点赞👍+收藏⭐️+留言📝支持一下博主哦🤞 当下 AI 大厂选择开源模型,不是放弃产品竞争,而是换了一种更高级的竞争方式—— 从「闭源模型独占」转向「开源生态主导」,看似 “让利”,实则是构建更深的技术壁垒、商业护城河和行业话语权,完全符合大厂的长期战略利益。 下面从核心动机、竞争逻辑、商业化路径三个维度拆解,结合你熟悉的大模型技术栈(LoRA、DPO、vLLM)和应用场景(体检质控、养老机器人),讲清楚背后的底层逻辑: 一、 大厂开源模型的核心动机:不是慈善,是战略布局 1. 用开源构建「生态壁垒」,绑定开发者群体 大厂的核心竞争力从来不是 “模型参数大小”,而是围绕模型的工具链、算力资源、行业解决方案。开源基础模型,本质是

By Ne0inhk

ZEEKLOG博客推荐:2025年最值得尝试的开源ASR工具

2025年最值得尝试的开源ASR工具:Fun-ASR深度解析 在智能办公、远程协作和语音交互日益普及的今天,如何高效地将会议录音、客户通话或访谈内容转化为可编辑的文字,已成为企业和开发者面临的核心挑战之一。尽管市面上已有不少商业语音识别API,但高昂的成本、数据外传的风险以及对专业术语识别不准等问题,始终制约着其在敏感场景中的广泛应用。 正是在这样的背景下,由钉钉与通义实验室联合推出、开发者“科哥”主导构建的 Fun-ASR 横空出世。这款基于大模型的开源语音识别系统,不仅实现了接近实时的转写速度和高精度中文识别能力,更通过一个简洁直观的WebUI界面,让非技术人员也能轻松完成批量语音处理任务。它不是简单的技术堆砌,而是一次面向真实使用场景的工程重构——将高性能、易用性与隐私保护真正融合在一起。 从端到端架构看Fun-ASR的技术实现 Fun-ASR 的核心是名为 Fun-ASR-Nano-2512 的端到端语音识别模型,采用Transformer-based结构设计,能够直接将音频信号映射为文本输出,跳过了传统ASR中复杂的声学模型、语言模型分离训练流程。整个识别过程被拆解

By Ne0inhk