1.docker Դ?源码?ܹ?
2.DockerMySQL 源码构建 Docker 镜像（基于 ARM 64 架构）
3.技术系列开源之DrawDocker源码略读（一）
4.Docker 源码分析
5.docker是什么
6.在 Nvidia Docker 容器编译构建显存优化加速组件 xFormers

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       深入探究Dify源码，揭示RAG核心机制的架构关键环节

       在对Dify的完整流程有了初步了解后，发现其RAG检索效果在实际部署中不尽如人意。源码因此，架构针对私有化部署的源码Dify，我结合前端配置和实现流程，架构xutils3 源码详细解析了技术细节，源码旨在帮助调整知识库配置或进行定制化开发。架构

       Docker私有化部署技术方案

       本文重点聚焦于Dify docker私有化部署的源码默认技术方案，特别是架构使用Dify和Xinference的GPU环境部署。若想了解更多，源码可查阅Dify与Xinference的架构集成部署教程。

       RAG核心流程详解

       Extractor：负责原始文件内容的源码提取，主要在api/core/rag/extractor/extract_processor.py中实现。架构分为Dify默认解析和Unstructured解析，源码后者可能涉及付费，通常Dify解析更为常用。

       Cleaner：清洗解析内容，减少后续处理负担，主要基于规则进行过滤，用户可在前端进行调整。

       Splitter：文件分片策略，Dify提供自动和自定义两种，影响检索效果。

       Retrieval：Dify支持多种检索模式，包括关键词检索和向量数据库检索，向量库的选择对效果有很大影响。

       Rerank：对检索结果进行排序，配置Top K和score阈值，但存在设计上的不足。

       总结与优化建议

       Dify的RAG服务提供了基础框架，但性能优化空间大。通过调整配置，网站源码留后门特别是针对特定业务场景，可以改善检索效果。对RAG效果要求高的用户，可能需要进行定制化的二次开发和优化。

DockerMySQL 源码构建 Docker 镜像（基于 ARM 架构）

       基于 ARM 架构，为避免MySQL版本变化带来的额外成本，本文将指导你如何从头构建MySQL 5.7.的Docker镜像。首先，我们从官方镜像的Dockerfile入手，但官方仅提供MySQL 8.0以上版本的ARM镜像，因此需要采取特殊步骤。

       步骤一，使用dfimage获取MySQL 5.7.的原始Dockerfile，注意其原文件中通过yum安装的逻辑不适用于ARM，因为官方yum源缺少该版本的ARM rpm。所以，你需要:

       在ARM环境中安装必要的依赖

       下载源码并安装

       修改源码配置以适应ARM架构

       编译源码生成rpm文件，结果存放在/root/rpmbuild/RPMS/aarch目录

       构建镜像的Dockerfile、docker-entrypoint.sh脚本（解决Kylin V兼容性问题，会在后续文章详细说明）以及my.cnf文件是构建过程中的关键组件。虽然原Dockerfile需要调整以消除EOF块的报错，但整个过程需要细心处理和定制化以适应ARM平台。

技术系列开源之DrawDocker源码略读（一）

       本文由神州数码云基地团队整理撰写，若需转载，请注明出处。本文将简要解析开源图形化工具“神笔马良”（DrawDocker）的设计引擎和设计试图视角功能，以供后续开发者参考。分析基于年月日的master分支代码，读者应依据实际情况进行判断。

       项目包含侧栏、画布和右侧格式栏，以及上方工具栏。aspx源码安装教程侧栏提供搜索图形、便笺本、自定义Kubeapps组件栏、更多图形按钮等功能。其中，搜索图形功能通过关键字实现，由Sidebar对象的addSearchPalette方法控制。便笺本功能则用于保存临时图形模板，自定义Kubeapps组件栏则能展示并生成自定义应用组件。Kubeapps应用组件栏显示所有应用组件模板，通过读取kubeappsPalette.json文件的数据，创建包含图形、应用名、chart名和chart地址等信息的应用组件。

       创建新的组件栏需新增添加面板方法，并在初始化时调用。更多图形方法位于MoreShapesDialog中，新建的组件栏需添加至条目中才能在“更多图形”中显示。自定义属性或格式图形模板需在shapes和stencils目录下创建相应文件。

       画布部分主要由mxGraph对象实现，提供选中、获得样式等功能。右侧格式栏提供绘图、样式、文本、调整图形和安装参数栏，依据选中状态动态显示。样式栏显示图形属性及其值，若为Kubeapps图形，显示应用名、安装状态等。安装参数栏显示安装或删除按钮等。烈焰遮天 源码 java工具栏包含菜单、撤销、重做、删除、重命名、保存、语言等功能，通过Actions、EditorUi等对象实现。

       如需改进安装功能，可在Actions对象中修改或定义新动作，甚至在AppController.java文件中调整。项目已开源在GitHub，有兴趣的开发者可自行探索和优化。

Docker 源码分析

       本文旨在解析Docker的核心架构设计思路，内容基于阅读《Docker源码分析》系文章后，整理的核心架构设计与关键部分摘抄。Docker是Docker公司开源的基于轻量级虚拟化技术的容器引擎项目，使用Go语言开发，遵循Apache 2.0协议。Docker提供快速自动化部署应用的能力，利用内核虚拟化技术（namespaces及cgroups）实现资源隔离与安全保障。相比虚拟机，Docker容器运行时无需额外的系统开销，提升资源利用率与性能。

       Docker迅速获得业界认可，包括Google、Microsoft、VMware在内的领导者支持。Google推出Kubernetes提供Docker容器调度服务，Microsoft宣布Azure支持Kubernetes，VMware与Docker合作。安卓源码系统Docker在分布式应用领域获得万美元的C轮融资。

       Docker的架构主要由Docker Client、Docker Daemon、Docker Registry、Graph、Driver、libcontainer以及Docker container组成。

Docker Client：用户通过命令行工具与Docker Daemon建立通信，发起容器管理请求。

Docker Daemon：后台运行的系统进程，接收并处理Docker Client请求，通过路由与分发调度执行相应任务。

Docker Registry：存储容器镜像的仓库，支持公有与私有注册。

Graph：存储已下载镜像，并记录镜像间关系的数据库。

Driver：驱动模块，实现定制容器执行环境，包括graphdriver、networkdriver和execdriver。

libcontainer：库，使用Go语言设计，直接访问内核API，提供容器管理功能。

Docker container：Docker架构的最终服务交付形式。

       架构内各模块功能如下：

Docker Client：用户与Docker Daemon通信的客户端。

Docker Daemon：后台服务，接收并处理请求，执行job。

Graph：存储容器镜像，记录镜像间关系。

Driver：实现定制容器环境，包括管理、网络与执行驱动。

libcontainer：库，提供内核访问，实现容器管理。

Docker container：执行容器，提供隔离环境。

       核心功能包括从Docker Registry下载镜像、创建容器、运行命令与网络配置。

       总结，通过Docker源码学习，深入了解其设计、功能与价值，有助于在分布式系统实现中找到与已有平台的契合点。同时，熟悉Docker架构与设计思想，为云计算PaaS领域带来实践与创新启发。

docker是什么

       Docker 是一种开源的应用容器引擎，它允许开发者将应用程序及其依赖关系打包进容器镜像中，这个镜像可以在任何支持 Docker 的操作系统上运行。这些容器镜像包括运行应用程序所需的所有组件，如库、系统工具、代码和运行时环境。

       作为软件平台，Docker 支持开发人员快速地构建、测试和部署容器化应用程序。其设计理念源自集装箱，即在大船上通过标准化的集装箱来整齐地装载各种货物，使得不同货物之间的相互影响得到隔离。

       Docker 采用客户端-服务器 (C/S) 架构模式，通过远程 API 来管理和创建 Docker 容器。在这种架构中，Docker 守护进程作为服务端，接收并处理客户端的请求，负责容器的创建、运行和管理。客户端和服务端可以运行在同一台机器上，也可以通过 socket 通信或 RESTful API 进行远程通信。

       Docker 的起源可以追溯到 PaaS 提供商 dotCloud 开源的一个基于 LXC 的容器引擎。这个项目源代码托管在 Github 上，并且是用 Go 语言编写的，遵循 Apache2.0 协议开源。

在 Nvidia Docker 容器编译构建显存优化加速组件 xFormers

       本篇文章，聊聊如何在新版本 PyTorch 和 CUDA 容器环境中完成 xFormers 的编译构建。

       让你的模型应用能够跑的更快。

       写在前面

       xFormers[1] 是 FaceBook Research （Meta）开源的使用率非常高的 Transformers 加速选型，当我们使用大模型的时候，如果启用 xFormers 组件，能够获得非常明显的性能提升。

       因为 xFormers 对于 Pytorch 和 CUDA 新版本支持一般会晚很久。所以，时不时的我们能够看到社区提出不能在新版本 CUDA 中构建的问题（ #[2]或 #[3]），以及各种各样的编译失败的问题。

       另外，xFormers 的安装还有一个问题，会在安装的时候调整当前环境已经安装好的 PyTorch 和 Numpy 版本，比如我们使用的是已经被验证过的环境，比如 Nvidia 的月度发布的容器环境，这显然是我们不乐见的事情。

       下面，我们就来解决这两个问题，让 xFormers 能够在新的 CUDA 环境中完成编译，以及让 xFormers 的安装不需要变动我们已经安装好的 Pytorch 或者 Numpy。

       环境准备

       环境的准备一共有两步，下载容器和 xFormers 源代码。

       Nvidia 容器环境

       在之前的 许多文章[4]中，我提过很多次为了高效运行模型，我推荐使用 Nvidia 官方的容器镜像（ nvcr.io/nvidia/pytorch:.-py3[5]）。

       下载镜像很简单，一条命令就行：

       完成镜像下载后，准备工作就完成了一半。

       准备好镜像后，我们可以检查下镜像中的具体组件环境，使用docker run 启动镜像：

       然后，使用python -m torch.utils.collect_env 来获取当前环境的信息，方便后续完成安装后确认原始环境稳定：

       获取 xFormers

       下载 xFormers 的源代码，并且记得使用--recursive 确保所有依赖都下载完毕：

       xFormers 的源码包含三个核心组件cutlass、flash-attention、sputnik，除去最后一个开源软件在 xFormers 项目 sputnik 因为 Google 不再更新，被固定了代码版本，其他两个组件的版本分别为：cutlass@3.2 和 flash-attention@2.3.6。

       Dao-AILab/flash-attention[6]目前最新的版本是 v2.4.2，不过更新的主干版本包含了更多错误的修复，推荐直接升级到最新版本。在 v2.4.2 版本中，它依赖的 cutlass 版本为 3.3.0，所以我们需要升级 cutlass 到合适的版本。

       Nvidia/cutlass[7] 在 3.1+ 的版本对性能提升明显。

       不过如果直接更新 3.2 到目前最新的 3.4flash-attention 找不到合适的版本，会发生编译不通过的问题，所以我们将版本切换到 v3.3.0 即可。

       另外，在前文中提到了在安装 xFormers 的时候，会连带更新本地已经安装好的依赖。想要保护本地已经安装好的环境不被覆盖，尤其是 Nvidia 容器中的依赖不被影响，我们需要将xformers/requirements.txt 内容清空。

       好了，到这里准备工作就结束了。

       完成容器中的 xFormers 的安装

       想要顺利完成 xFormers 的构建，还有一些小细节需要注意。为了让我们能够从源码进行构建，我们需要关闭我们下载 xFormers 路径的 Git 安全路径检查：

       为了让构建速度有所提升，我们需要安装一个能够让我们加速完成构建的工具ninja：

       当上面的工具都完成后，我们就可以执行命令，开始构建安装了：

       需要注意的是，默认情况下安装程序会根据你的 CPU 核心数来设置构建进程数，不过过高的工作进程，会消耗非常多的内存。如果你的 CPU 核心数非常多，那么默认情况下直接执行上面的命令，会得到非常多的Killed 的编译错误。

       想要解决这个问题，我们需要设置合理的MAX_JOBS 参数。如果你的硬件资源有限，可以设置 MAX_JOBS=1，如果你资源较多，可以适当增加数值。我的构建设备有 G 内存，我一般会选择设置 MAX_JOBS=3 来使用大概最多 GB 的内存，来完成构建过程，MAX_JOBS 的构建内存消耗并不是完全严格按照线性增加的，当我们设置为 1 的时候，GB 的设备就能够完成构建、当我们设置为 2 的时候，使用 GB 的设备构建会比较稳妥，当设置到 4 的时候，构建需要的内存就需要 GB 以上了。

       构建的过程非常漫长，过程中我们可以去干点别的事情。

       当然，为了我们后续使用镜像方便，最好的方案是编写一个 Dockerfile，然后将构建的产物保存在镜像中，以方便后续各种场景使用：

       在构建的时候，我们可以使用类似下面的命令，来搞定既使用了最新的 Nvidia 镜像，包含最新的 Pytorch 和 CUDA 版本，又包含 xFormers 加速组件的容器环境。

       如果你是在本机上进行构建，没有使用 Docker，那么构建成功，你将看到类似下面的日志：

       等待漫长的构建结束，我们可以使用下面的命令，来启动一个包含构建产物的容器，来测试下构建是否成功：

       当我们进入容器的交互式命令行之后，我们可以执行python -m xformers.info，来验证 xFromers 是否构建正常：

       以及，使用python -m torch.utils.collect_env 再次确认下环境是否一致：

       最后

       好了，这篇文章就先写到这里啦。