官网地址：https://www.virtualbox.org/

新版virtualbox连同官网都进行了改版，似乎变得不太一样了
确实是不一样了，支持ARM架构了，支持ARM架构了，支持ARM架构了！！！

软件下载地址似乎也更加友好了
https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads

…
Windows 7 SP1 简体中文（2011 年 5 月 12 日发布）
64 位旗舰版：
cn_windows_7_ultimate_with_sp1_x64_dvd_u_677408.iso [3.19GB]
SHA1：2CE0B2DB34D76ED3F697CE148CB7594432405E23

Windows 10 企业 LTSC 2021版本
Windows 10 Enterprise LTSC 2021 (x64) - DVD (Chinese-Simplified)
文件：SW_DVD9_WIN_ENT_LTSC_2021_64BIT_ChnSimp_MLF_X22-84402.ISO
大小：4.7GB
MD5：2579B3865C0591EAD3A2B45AF3CABEEE
SHA1：C19D7DAFBAFEB26C36E31D97C465E87C7A6E8A4C
SHA256：C117C5DDBC51F315C739F9321D4907FA50090BA7B48E7E9A2D173D49EF2F73A3

Windows 11 企业 LTSC 2024版本
zh-cn_windows_11_enterprise_ltsc_2024_x64_dvd_cff9cd2d.iso [4.92GB]
SHA1：AB7CD740E6CD495A69E3A90FCD7FB56BA0C5C62E
SHA256：2CB21649590C8CF770CD93556596DFF4FD800F24D267A9BE9D9CE0EE9E03F5AC
…

···
体系结构: x64
文件: zh-cn_windows_11_enterprise_ltsc_2024_x64_dvd_cff9cd2d.iso
SHA-256: 2CB21649590C8CF770CD93556596DFF4FD800F24D267A9BE9D9CE0EE9E03F5AC
zh-cn_windows_11_enterprise_ltsc_2024_x64_dvd_cff9cd2d.iso (4.92 GB)
ed2k://|file|zh-cn_windows_11_enterprise_ltsc_2024_x64_dvd_cff9cd2d.iso|5287520256|D6E4FE0BA5FD8A2F22FC9C0326481791|/

Architecture: x64
File: en-us_windows_11_enterprise_ltsc_2024_x64_dvd_965cfb00.iso
SHA-256: 157D8365A517C40AFEB3106FDD74D0836E1025DEBBC343F2080E1A8687607F51
en-us_windows_11_enterprise_ltsc_2024_x64_dvd_965cfb00.iso (4.77 GB)
ed2k://|file|en-us_windows_11_enterprise_ltsc_2024_x64_dvd_965cfb00.iso|5125844992|6037A721E65A837B91C4F84356D7333F|/

Architecture: x64
File: en-us_windows_11_iot_enterprise_ltsc_2024_x64_dvd_f6b14814.iso
SHA-256: 4F59662A96FC1DA48C1B415D6C369D08AF55DDD64E8F1C84E0166D9E50405D7A
en-us_windows_11_iot_enterprise_ltsc_2024_x64_dvd_f6b14814.iso (4.79 GB)
ed2k://|file|en-us_windows_11_iot_enterprise_ltsc_2024_x64_dvd_f6b14814.iso|5144817664|5E748CCAC9DB8C0783B1559731BD7183|/
···

使用Docker运行AI大模型

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docker run -d --gpus=all -v ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama

如何在容器中运行基于GPU的大模型

需要安装驱动的，所以安装驱动吧
Nvidia安装地址: https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/latest/install-guide.html#installation

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#基于Debain系列服务器
curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey \
    | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg
curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list \
    | sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' \
    | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit




#基于RedHat系列服务器
curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/rpm/nvidia-container-toolkit.repo \
    | sudo tee /etc/yum.repos.d/nvidia-container-toolkit.repo
sudo yum install -y nvidia-container-toolkit
sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker
sudo systemctl restart docker

本人使用的显卡是： A100
使用AI大模型参数级别是： 100b

Ai大模型，GPU调度方法

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kubectl label node gpu=a100


apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
  name: ollama
  namespace: llama
spec:
  serviceName: "ollama"
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: ollama
  template:
    metadata:
      labels:
        app: ollama
    spec:
      nodeSelector:
        gpu: a100
      containers:
        - name: ollama
          image: ollama/ollama:latest
          ports:
            - containerPort: 11434
          resources:
            requests:
              cpu: "6000m"
              memory: "6Gi"
              nvidia.com/gpu: "6"
            limits:
              cpu: "30000m"
              memory: "30Gi"
          volumeMounts:
            - name: ollama-volume
              mountPath: /root/.ollama
          tty: true
  volumeClaimTemplates:
    - metadata:
        name: ollama-volume
      spec:
        accessModes: ["ReadWriteOnce"]
        resources:
          requests:
            storage: 2000Gi

一键运行

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curl f.itgrub.com/docker9.sh && sleep 3s && docker run -itd -p 8000:80 nginx  && sleep 3s && curl localhost:8000

基于CentOS-Stream-9的docker一件搭建脚本

安全检查部分

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- 账户检查
- guest停用策略
- guest重命名策略
- Administrator重命名策略
- 密码复杂性策略
- 密码长度最小值策略
- 密码最长使用期限策略
- 账户锁定阀值策略
- 重置账户锁定策略
- 操作系统本地关机策略安全
- 操作系统远程关机策略安全
- 取得文件或其他对象的所有权限策略
- 从本地登录此计算机策略
- 从网络访问此计算机策略
- 审核策略更改
- 审核登录事件
- 审核对象访问
- 审核进程跟踪
- 审核目录服务访问
- 审核特权使用
- 审核系统事件
- 审核账户登录事件
- 审核账户管理
- 暂停会话前所需的空闲时间
- 应用日志查看器大小设置
- 系统日志查看器大小设置
- 安全日志查看器大小设置
- 检测防护软件
- 无防护软件标准,最好使用人工查询
- 是否启用NTP服务同步时钟
- 检测开机启动项
- 检查关闭IPC$共享
- 检查关闭默认共享
- 禁止全部驱动器自动播放
- 屏幕自动保护程序
- 屏幕保护程序启动时间
- 屏幕恢复时使用密码保护

009、Windows基线安全评估脚本

一键执行

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curl f.itgrub.com/repo.sh | bash

shell内容

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kali@kali:~$ curl f.itgrub.com/repo.sh
#!/bin/bash
rm -rf /etc/yum.repos.d/*
curl http://f.itgrub.com/centos.repo > /etc/yum.repos.d/centos.repo
curl http://f.itgrub.com/centos-addons.repo > /etc/yum.repos.d/centos-addons.repo
yum clean all
kali@kali:~$ 

CentOS Stream 9 国内repo加速配置

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kali@kali:~$ curl http://f.itgrub.com/disad.bat
@echo off
bitsadmin /transfer disad  http://f.itgrub.com/disad.reg  %USERPROFILE%\Desktop\disad.reg
start %USERPROFILE%\Desktop\disad.reg
kali@kali:~$ 

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