1.稳扎稳打 部署丝滑 开源即时通讯（IM）项目OpenIM源码部署流程（linux windows mac）
2.有哪些开源的开源开源源码网站?
3.Github上Fork开源代码，本地二次开发，项目项目保持源码同步
4.OpenIM原创IM服务端docker、部署部署源码、源码源码集群部署 非常实用
5.开源大模型GGUF量化(llama.cpp)与本地部署运行(ollama)教程
稳扎稳打 部署丝滑 开源即时通讯（IM）项目OpenIM源码部署流程（linux windows mac）
本文深入介绍了如何使用开源即时通讯项目OpenIM的设置源码进行部署，简化了复杂过程，开源开源易语言考试系统源码让系统功能集成变得简单便捷。项目项目OpenIM核心由SDK和Server两部分构成，部署部署提供了从消息发送与接收、源码源码用户管理到群组管理的设置全套工具和服务。部署流程分为环境要求、开源开源服务器部署和应用服务器部署三大部分。项目项目服务器部署中，部署部署通过Docker Compose启动MongoDB、源码源码Redis、设置Zookeeper、Kafka和MinIO组件，完成自动部署及端口映射。确保外网IP设置后，执行初始化脚本下载mage，并进行本地编译，适应Linux、Windows、Mac平台。查绑软件源码应用服务器部署同样遵循类似的步骤，包括克隆仓库、初始化、编译和启动/停止/检测操作。文章最后，对OpenIM的背景进行概述，强调了其在开源即时通讯领域的重要地位和在数据与隐私安全方面的价值，预示着在后AIGC时代，OpenIM在协同办公软件市场以及企业级应用中的潜力。
有哪些开源的源码网站?
开源源码网站为开发者提供了丰富的资源和交流平台。下面列举了一些知名的开源源码网站：
一、CSDN - 专业开发者社区，提供原创博客、问答、培训、论坛和资源下载服务。
二、OSCHINA - 中文开源技术交流社区，传播开源理念，推广开源项目，提供开源技术交流平台。
三、SegmentFault - 中国领先的amd源码安全吗新一代开发者社区和技术媒体，提供问答、专栏、课程和资讯。
四、v2ex - 创意工作者社区，讨论编程、设计、硬件、游戏等话题。
五、有穹 - 专注开源软件源码分享与交流的平台，发布、收藏和下载源码作品。
六、LearnKu - 终身编程者知识社区，定制编程知识。
七、掘金 - 技术文章社区，提供技术筛选和干货分享。
八、博客园 - 开发者知识分享社区，帮助开发者分享和学习。
九、制作源码如何试用Gitee - Git代码托管和协作平台，提供代码托管服务。
十、GitHub - 全球最大的开源社区，聚集众多开源项目。
这些网站为开发者提供了丰富的资源和交流机会，是学习和分享编程知识的重要平台。
Github上Fork开源代码，本地二次开发，保持源码同步
在Github上，获取并利用开源代码进行本地二次开发是一项常见操作。首先，你需要通过Fork功能复制一个大佬的开源代码仓库，这就像克隆一个项目，让你可以在不影响原始项目的情况下进行试验或贡献代码。要实现这一点，只需简单地执行两个步骤：
1. Fork仓库：复制链接后，使用git clone命令，将仓库克隆到本地，例如：`git clone /YOUR-USERNAME/origin-repo.git`
2. 同步本地副本：为保持与原始仓库同步，你需要配置git。通常，这涉及设置upstream指向主仓库，查网站的源码然后使用git pull从upstream获取更新。如果你想将这些更改推送到你的Fork仓库，还需要执行一次`git push`操作。
通过这些步骤，你就可以在本地对Fork的源代码进行修改，并确保与原始代码库保持同步。这是开源社区中协作开发的基础实践，帮助开发者们扩展和改进现有的开源项目。
OpenIM原创IM服务端docker、源码、集群部署 非常实用
Open-IM是由IM技术专家打造的开源的即时通讯组件，具备高性能、轻量级、易扩展等特点。开发者通过集成Open-IM组件，并私有化部署服务端，可以快速将即时通讯和实时网络能力集成到自身应用中，确保业务数据的安全性和私密性。
创始团队由IM高级架构师、weixin IM/WebRTC专家团队组成，致力于用开源技术创造服务价值，打造轻量级、高可用的IM架构。开发者只需简单调用SDK，即可在应用内构建多种即时通讯及实时音视频互动场景。
作为核心业务数据，IM的安全性至关重要。OpenIM开源以及私有化部署让企业能更放心使用。在IM云服务商收费高企的今天，如何让企业低成本、安全、可靠接入IM服务，是OpenIM的历史使命，也是我们前进的方向。
了解更多原创文章：如果您有兴趣可以在文章结尾了解到更多关于我们的信息，期待着与您的交流合作。
如图所示，表示正常启动。
Open-IM-Server依赖五大开源组件：Etcd、MySQL、MongoDB、Redis、Kafka，在使用源码部署Open-IM-Server前，请确保五大组件已安装。如果没有安装以上组件，建议使用上文的docker部署。
1.克隆项目2.修改config.yaml，配置五大组件的连接参数
保存config.yaml退出即可。
每种RPC数量默认为1，如果需要调整RPC数量，修改config.yaml中的配置项rpcport对应的port信息，port个数代表对应rpc服务的进程数。比如openImUserPort: [,]表示本机会启动两个open_im_user，port分别为,
如图所示，表示正常启动。
本小节主要讲解通过源码方式如何部署Open-IM-Server集群。
（1）在集群的每台机器（比如A、B两台机器）上执行源码部署。
（2）A、B机器都提供了IM能力，在nginx做一个路由转发即可。
OpenIM github开源地址：
OpenIM官网：
OpenIM官方论坛：
我们致力于通过开源模式，为全球企业/开发者提供简单、易用、高效的IM服务和实时音视频通讯能力，帮助开发者降低项目的开发成本，并让开发者掌控业务的核心数据。
开源大模型GGUF量化(llama.cpp)与本地部署运行(ollama)教程
llama.cpp与ollama是开源项目，旨在解决大型模型在本地部署时遇到的问题。通过llama.cpp，用户可以对模型进行量化，以解决模型在特定电脑配置下无法运行的问题。同时，ollama则提供了一个简单的方法，让量化后的模型在本地更方便地运行。
对于许多用户来说，下载开源大模型后，往往面临不会运行或硬件配置不足无法运行的困扰。本文通过介绍llama.cpp和ollama的使用，提供了一个从量化到本地运行的解决方案。
下面，我们以Llama2开源大模型为例，详细说明如何在本地使用llama.cpp进行量化GGUF模型，并通过ollama进行运行。
在开始前，如果对量化和GGUF等专业术语感到困惑，建议使用文心一言或chatGPT等AI工具进行查询以获取更多信息。
使用ollama进行运行非常简单，只需访问其官网下载安装应用即可。支持众多大模型，操作指令直接使用`ollama run`即可自动下载和运行大模型。
运行指令示例：对于llama2大模型，原本.5G的7b模型在ollama中压缩至3.8G，量化等级为Q4_0。若需导入并运行已量化的GGUF模型，只需创建一个文件并添加FROM指令，指定模型本地文件路径。
在使用ollama进行模型操作时，需注意创建模型、运行模型等步骤。若有疑问，可留言交流。
对于自行下载的模型，要实现量化成GGUF格式，就需要借助于llama.cpp项目。该项目旨在实现LLM推理，支持多种量化级别，如1.5位、2位、3位、4位、5位、6位和8位整数量化，以提高推理速度并减少内存使用。
要使用llama.cpp，首先需克隆源码并创建build目录，然后通过Cmake进行编译。推荐使用Visual Studio 进行编译。编译成功后，可在bin/release目录找到编译好的程序。
接下来，通过llama.cpp项目中的convert.py脚本将模型转换为GGUF格式。对于llama2-b模型，转换后的模型大小从.2G缩减至6.G。
量化模型后，运行时使用llama.cpp编译的main.exe或直接使用ollama进行操作。通过创建文本文件并指定模型，使用ollama run指令即可轻松运行量化后的模型。
本文通过详细示例展示了如何利用llama.cpp和ollama对大模型进行量化并实现本地运行。若需进一步了解或在操作中遇到问题，欢迎在留言区进行交流。