关闭 1.25 的dwarf5go env -w GOEXPERIMENT=nodwarf5
Godot可以运行时加入代码并被立即执行，在_process中可以很好的即时运行新添加的代码。首先print_orphan_nodes()获取到节点id然后var obj = instance_from_id(88046831816) if obj: prints(obj, obj.owner, obj.get_script()) if obj.get_script(): print(obj.get_script().resource_path)找到孤立节点的信息来源。
获取docker compose文件和默认配置文件$ mkdir ./immich $ cd ./immich $ wget -O docker-compose.yml https://github.com/immich-app/immich/releases/latest/download/docker-compose.yml $ wget -O .env https://github.com/immich-app/immich/releases/latest/download/example.env修改.env中的配置UPLOAD_LOCATION是存放了用户上传的照片，以及自动生成的缩略图等，默认在当前目录的library下。可都默认不用修改。修改docker-compose.yml主要修改docker镜像的地址，默认地址都是访问不到的。另如何在windows上遇到启动不了postgresql, 需要修改volume加入权限。文件diff如下:--- docker-compose-original.yml 2025-02-25 17:36:12.927370800 +0800 +++ docker-compose.yml 2025-02-27 16:15:06.186136400 +0800 @@ -11,7 +11,7 @@ services: immich-server: container_name: immich_server - image: ghcr.io/immich-app/immich-server:${IMMICH_VERSION:-release} + image: ghcr.nju.edu.cn/immich-app/immich-server:${IMMICH_VERSION:-release} # extends: # file: hwaccel.transcoding.yml # service: cpu # set to one of [nvenc, quicksync, rkmpp, vaapi, vaapi-wsl] for accelerated transcoding @@ -34,7 +34,7 @@ container_name: immich_machine_learning # For hardware acceleration, add one of -[armnn, cuda, openvino] to the image tag. # Example tag: ${IMMICH_VERSION:-release}-cuda - image: ghcr.io/immich-app/immich-machine-learning:${IMMICH_VERSION:-release} + image: ghcr.nju.edu.cn/immich-app/immich-machine-learning:${IMMICH_VERSION:-release} # extends: # uncomment this section for hardware acceleration - see https://immich.app/docs/features/ml-hardware-acceleration # file: hwaccel.ml.yml # service: cpu # set to one of [armnn, cuda, openvino, openvino-wsl] for accelerated inference - use the `-wsl` version for WSL2 where applicable @@ -48,14 +48,14 @@ redis: container_name: immich_redis - image: docker.io/redis:6.2-alpine@sha256:905c4ee67b8e0aa955331960d2aa745781e6bd89afc44a8584bfd13bc890f0ae + image: docker.1ms.run/redis:6.2-alpine@sha256:905c4ee67b8e0aa955331960d2aa745781e6bd89afc44a8584bfd13bc890f0ae healthcheck: test: redis-cli ping || exit 1 restart: always database: container_name: immich_postgres - image: docker.io/tensorchord/pgvecto-rs:pg14-v0.2.0@sha256:90724186f0a3517cf6914295b5ab410db9ce23190a2d9d0b9dd6463e3fa298f0 + image: docker.1ms.run/tensorchord/pgvecto-rs:pg14-v0.2.0@sha256:90724186f0a3517cf6914295b5ab410db9ce23190a2d9d0b9dd6463e3fa298f0 environment: POSTGRES_PASSWORD: ${DB_PASSWORD} POSTGRES_USER: ${DB_USERNAME} @@ -63,7 +63,7 @@ POSTGRES_INITDB_ARGS: '--data-checksums' volumes: # Do not edit the next line. If you want to change the database storage location on your system, edit the value of DB_DATA_LOCATION in the .env file - - ${DB_DATA_LOCATION}:/var/lib/postgresql/data + - ${DB_DATA_LOCATION}:/var/lib/postgresql/data && sudo chmod 0750 /var/lib/postgresql/data healthcheck: test: >- pg_isready --dbname="$${POSTGRES_DB}" --username="$${POSTGRES_USER}" || exit 1;运行$ docker compose up -d配置浏览器运行http://localhost:2283建议配置路径模板。
最近观察，mac每天丢失4g左右的空间，各种查原因都未果。然观察到mds_stores 巨大的读写量，查询得知是Spotlight，本机作为服务器不需要检索。随关闭之sudo mdutil -a -i off再次观察发现，磁盘回收接近50g空间，苹果我问候你全家。
AUTOMATIC1111 默认不支持amd显卡，需要有nVidia的独立显卡。安装Anaconda由于AUTOMATIC1111限定python3.10，为了隔离环境避免冲突，使用Anaconda来完成python多版本管理。有别去docker，Anaconda能直接访问主机设备，更适合ai访问硬件驱动。官方网站：https://www.anaconda.com/安装完毕，点击"Environments" => "Create", 选3.10.xx，创建一个env。运行新创建的python310环境,输入下面的命令安装git到虚拟机，stable-diffusion-webui的启动需要git$ conda install git克隆stable-diffusion-webui$ git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui下载模型Stable-diffusion下载v1.5地址: https://stable-diffusion-art.com/models/#Stable_diffusion_v15下载后放入stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusion文件夹中。stable-diffusion-webui启动会自动下载clip-vit-large-patch14模型，但国内可能访问失败，提前下载，https://pan.baidu.com/s/1PdubgWYsw_QAawIK-g-Rnw?pwd=qjzh放入stable-diffusion-webui根目录下:stable-diffusion-webui\openai\clip-vit-large-patch14启动stable-diffusion-webui在Anaconda中运行310的env，在出现的cmd中切换到stable-diffusion-webui跟目录，然后运行:$ webui.bat --medvram-sdxl --xformers参数说明:Nvidia (12GB+) --xformersNvidia (8GB) --medvram-sdxl --xformersNvidia (4GB) --lowvram --xformersVAE生产出灰色图的问题webui启动后，在settings的vae设置中，把“VAE type for encode”和VAE type for decode”都改成TAESD,这样就会自动下载taese模型到stable-diffusion-webui\models\VAE-taesd出图最后一步也不会变纯绘图了。
ollama 安装向量模型ollama pull nomic-embed-textOpen WebUI设置进入“管理员设置” ==> “文档”语义向量模型引擎，选择ollama。地址填入ollama访问地址, key没有则不填。语义向量模型，填写nomic-embed-text。其它默认。创建知识库“工作空间” ==> “知识库”， 点击右侧"+"新建知识库。进入新建的知识库，在右侧上传知识文档，上传中会自动向量化。chat对话中应用知识库选择一个llm模型，例如qwen2.5或llama3chat对话中输入"#"就可以选择对应的知识库了，然后继续提问即可。其他问题知识库上传的的向量化过程，如果文件大了会非常慢，建议小文件一个一个的上传。
location / { proxy_redirect off; proxy_set_header Host $http_host; proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for; # below three lines are for websocket. proxy_http_version 1.1; proxy_set_header Upgrade $http_upgrade; proxy_set_header Connection "upgrade"; # must be "upgrade" proxy_pass http://localhost:3000; }
前置条件：公网固定ip的服务器一台frp下载地址: https://github.com/fatedier/frp/releasesfrp是golang开发的项目，release里面有预编译好的二进制，可直接部署。当前版本为frp_0.61.0服务端 云服务器需开放7000端口，供frp客户端访问。frps.toml配置参考如下:# listen to client bindPort = 7000 # server dashboard webServer.port = 7500 webServer.user = "xxx" # change for yourself webServer.password = "pass_word" # change for yourself # auth auth.method = "token" auth.token = "token_string" # change for yourself启动命令./frpc -c frpc.toml。客户端 客户端配置frpc.toml如下:serverAddr = "xxx.xxx.xx.xx" # change for yourself serverPort = 7000 # auth auth.method = "token" auth.token = "token_string" # same with frps server [[proxies]] name = "item name" # change for yourself type = "tcp" localIP = "127.0.0.1" # change for yourself localPort = 3030 # change for yourself (client side port) remotePort = 3030 # change for yourself (server side port)启动命令./frpc -c frpc.toml。Mac系统登录自启动方案 添加启动配置文件sudo vim /Library/LaunchDaemons/frpc.plist<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> Label frpc ProgramArguments /xxx/frp/frpc -c /xxx/frp/frpc.toml KeepAlive <true/> RunAtLoad <true/> 注意替换配置中的路径，使用命令sudo launchctl load -w /Library/LaunchDaemons/frpc.plist启用登录配置 参考：https://blog.csdn.net/qq_36348557/article/details/130522157
Mac mini m4搭建Qwen 2.5 推理环境(ollama+Open webUI)
鉴于真香的新版M4 mini，小玩了一下ai推理环境的搭建。鉴于ollama类似docker的用法，选择了它作为推理后台部署，mac的ollama需要用app才能访问硬件设备，不能使用docker方式安装。而Open webUI为了避免污染Mac自带python环境，使用了docker部署方案。下载Ollama for Mac程序进行安装，完成后运行下面的命令下载并运行qwen2.5-coder。ollama run qwen2.5-coder:14b14b是mini 16G内存能跑的最大参数版本。安装docker for Mac。安装Open Web UI。 此方案需要虚拟机访问宿主的网络，OLLAMA_BASE_URLS的地址使用了docker提供的访问宿主机的域名。open-webui镜像地址使用了国内镜像来加速。原始镜像地址为:ghcr.io/open-webui/open-webui:main。docker run -d -p 3000:8080 \ -v open-webui:/app/backend/data \ -e OLLAMA_BASE_URLS="http://docker.for.mac.host.internal:11434" \ --name open-webui \ --restart always \ ghcr.nju.edu.cn/open-webui/open-webui:main修改OLLAMA_HOST, 这步不设置虚拟机内部也能访问到ollama，放这里备用。launchctl setenv OLLAMA_HOST "0.0.0.0"参考地址: https://github.com/ollama/ollama/blob/main/docs/faq.md