前言

OPENAI API代理，顾名思义，是一种用于代理OPENAI API的专用代理。
目前OPENAI API代理中，做的比较好的是 openai-forward。本文中，我们基于Docker安装配置一下openai-forward。

参考文档：

• github - KenyonY/openai-forward
• 《Python调用OpenAI API》

前言

MetaGPT是一个多智能体编程框架。我们提出需求，MetaGPT能够通过模拟出公司里的各种角色，把产品做出来。

例如，我们提出需求“写一个命令行贪吃蛇游戏”。那么当MetaGPT程序运行完成之后，会生成设计文档、图片、代码文件等交付给我们。然后，运行MetaGPT生成的代码，就可以愉快地玩游戏了！

github仓库：geekan/MetaGPT

而很多同学想要体验MetaGPT的同学，都卡在了第一步：安装配置基础环境。
本文的目标就是为了弱化环境限制，让大家快速体验到MetaGPT的魅力。在不依赖任何本地环境的基础上（只要你有一个浏览器），让MetaGPT开始工作，整个操作大概需要5到10分钟。

K8S Dashboard简介

K8S Dashboard 是基于网页的 Kubernetes 用户界面。使用 Dashboard 可以将容器应用部署到 Kubernetes 集群中，也可以对容器应用排错，还能管理集群资源。 可以使用 Dashboard 获取运行在集群中的应用的概览信息，也可以创建或者修改 Kubernetes 资源 （如 Deployment，Job，DaemonSet 等等）。例如，可以对 Deployment 实现弹性伸缩、发起滚动升级、重启 Pod 或者使用向导创建新的应用。

Dashboard 同时展示了 Kubernetes 集群中的资源状态信息和所有报错信息。

参考文档：

• 部署和访问 Kubernetes 仪表板（Dashboard）
• 安装 Kubernetes Dashboard

前言

Helm官方文档写的很棒，本文会摘录Helm官方文档中的一些基础知识和最佳实践，备忘。
更细致全面的内容，请移步阅读Helm官方文档。

参考文档：

• 《Helm入门篇》
• Helm - Getting Started

前言

计划在三台Linux主机中搭建Spark on Yarn集群，Spark版本3.2.3，Hadoop版本3.2.3。

主机配置为4C8G，操作系统为CentOS7，hosts配置为：

1
2
3

192.168.56.101 spark-master
192.168.56.102 spark-slave1
192.168.56.103 spark-slave2

选择101作为master节点，另外两个作为worker节点。

参考文档：

• 《Linux中安装配置Hadoop》
• 《Linux中搭建Spark集群》
• Hadoop 3.2.2 安装与使用文档超详细图文步骤
• spark3.2+hadoop3.3.2三节点分布式部署初体验
• 搭建Spark on Yarn集群
• spark3.3.0安装&部署过程