使用dockur的原始镜像制作Windows镜像(双文件)

https://github.com/dockur/windows

原始仓库的镜像默认只是一个ISO下载器和网络自动设置器，本质上不包含Windows镜像，容器启动后镜像默认会将系统安装到挂载出的盘中。

本页说明最终将保存两个文件，一个是挂载盘的压缩文件，一个是容器导出的tar包。

通过ProxmoxVE制作kubevirt可用的WIN镜像

https://github.com/ILLKX/Windows-VirtIO

下载带virtio的虚拟机镜像

然后借鉴 https://www.spiritlhl.net/guide/pve/pve_windows.html 开设虚拟机，到图形化安装后即可，不要配置网络

在虚拟机内需要设置一个bat脚本，设置系统启动后执行，脚本的内容是

仓库

https://github.com/oneclickvirt/dockerfile-templates

适配境内环境，搭建带浏览器web查看NOVNC的在线IDE

对应开发环境支持 AMD64 ARM64

对应GPU/NPU的驱动支持

对应平台的AI插件支持

由于版权问题和镜像大小问题，tar包我就不传了

一般流程

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free -m

需要确保无SWAP，否则kubelet起不来

然后需要

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docker ps -a | grep etcd

看平面容器起来了没有，没有的话就得看容器日志排查问题

然后

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kubectl get pods -A

看核心的namespace的pod有没有起来，有没有ready，有问题的pod名字就describe一下 下面所有示例都用kube-system作为查询的namespace，实际看你要查什么服务对应的namespace

问题

目前新的go项目默认都是go module模式，由于我需要使用私有仓库的package，清除了mod的缓存后Goland就识别不到我后续在命令行下执行

前言

由于Github在国内访问速度较慢，所以选择在本地服务器上自建Gitea，使用国内服务器内穿端口后访问速度较快，并且可以自己管理代码，更安全。

问题

如题目所说，这里贴个报错

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nvidia-smi
Failed to initialize NVML: Driver/library version mismatch
NVML library version: 535.183

原先的版本是

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 NVIDIA-SMI 535.171.04             Driver Version: 535.171.04   CUDA Version: 12.2 

修复方案

下载官方驱动

打开官方网站：https://www.nvidia.cn/Download/Find.aspx?lang=cn

按照你的显卡版本进行选择，我的配置如下，你的与我一般不一致

conda默认的python环境版本过高，需要降级默认的Python环境

假设原始环境是Python12的环境

直接使用

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conda install python==3.11

类似上述方法指定python版本下载，注意这个命令要在conda的虚拟环境中执行才会替换当前python版本。

前言

由于机房的服务器(下称宿主机)都是没有公网IP的(只有NAT的IPV4网络)，所以需要通过跳板机进行连接。

由于Pycharm的远程连接是通过SSH进行连接的，使用SFTP协议，所以仅使用22端口即可。

前言

相信通过前面教程，大部分问题都解决了，目前就剩一个Pycharm怎么连接远程的LXC容器运行Python项目的问题了。

(为什么不用VSCODE？因为它没有官方支持的远程开发/SSH开发的功能，只有相关的第三方插件实现了类似的功能但并不好用，所以我选择了Pycharm)