快速构建企业级AIGC项目

LangChat是Java生态下企业级AIGC项目解决方案，在RBAC权限体系的基础上，集成AIGC大模型功能，帮助企业快速定制知识库、企业机器人。

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个人最新的AIGC LLM大模型项目，欢迎大家Star fork关注

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众所周知，由于一些不可抗力，导致Docker Hub需要梯子访问才可以拉取镜像，可能对于我们本地而言，我们可以通过搭建🪜来解决；

但是在云端，🪜就无能为力了，导致我们一些基础的镜像都无法拉取了。我这里提供几种我自己的解决方案：

Docker Hub代理

首先我推荐一种简洁的方式，只需要在原始的镜像拉取命令前面增加

docker.m.daocloud.io/

例如原始拉取命令：

docker pull pgvector/pgvector:0.7.2-pg16

修改为:

docker pull docker.m.daocloud.io/pgvector/pgvector:0.7.2-pg16

拉取的结果如下（注意拉取后的镜像名称可同样会有docker.m.xxx前缀）：

注意： 这是一个公开的镜像加速服务，目前我试用起来是比较稳定的。

阿里云自建仓库

相对来说这种方式会比较繁琐一些，但是对于我们构建自己的镜像，或者定制化官方镜像都是非常有效的，无论是拉取还是提交速度都非常快。

阿里云申请

进入 阿里云登录 - 欢迎登录阿里云，安全稳定的云计算服务平台 创建个人容器实例：

然后创建命名空间，这里可以选择公开仓库，这样别人就可以通过地址拉取镜像（如果是私有的则需要先docker login再拉取）

创建之后就可以自由上传镜像了，本地需要先登录再执行上传操作，文档看这里：

Pull

注意：作者使用ARM芯片，因此对于支持多平台的Docker镜像，当执行docker pull时候会自动拉取当前操作系统匹配的镜像，例如如果你想在ARM机器上拉取AMD芯片的镜像，可以增加 docker pull --platform linux/amd64 [镜像名]

➜  ~ docker pull --platform linux/amd64 pgvector/pgvector:0.7.2-pg16
0.7.2-pg16: Pulling from pgvector/pgvector
09f376ebb190: Pull complete
119215dfb3e3: Pull complete
e02bbc8c8252: Pull complete
061f31803c55: Pull complete
accd4903f49a: Pull complete
2016ff8e6e3a: Pull complete
088e651df7e9: Pull complete
ed155773e5e0: Pull complete
ffebb35d2904: Pull complete
293f0bec643a: Pull complete
1655a257a5b5: Pull complete
4ddba458499d: Pull complete
90e48ae03559: Pull complete
822c1a513e6a: Pull complete
51355bce442f: Pull complete
cd5573a9037c: Pull complete
Digest: sha256:95732f8f93a33bcd427b8e0e8f9d8ceedb5256a6fe5f2b58a4cd78e943c7e30e
Status: Downloaded newer image for pgvector/pgvector:0.7.2-pg16
docker.io/pgvector/pgvector:0.7.2-pg16
​
What's Next?1. Sign in to your Docker account → docker login2. View a summary of image vulnerabilities and recommendations → docker scout quickview linux/amd64

这样就完成在ARM系统上拉取AMD系统镜像

Push

拉取了官方镜像后，需要标记tag后才能推送到私有仓库：

➜  ~ docker tag ab8dfd51cedf registry.cn-beijing.aliyuncs.com/[命名空间]/pgvector

至此，如果此命名空间公开后，可以再任意服务器拉取这个镜像了。