月度归档： 2024 年 4 月

Qwen1.5-110B 发布，官方提供了一个在线版，可以通过代码简单调用，以下是一个简单示例。

测试了一下，Jailbreak 比较简单，但一股 GPT 味，不太好玩。理解偏强吧，但做推理题还是不行。

import requests
import random
import string

base_url = 'https://qwen-qwen1-5-110b-chat-demo.hf.space'

# gen random char(11) hash
chars = string.ascii_lowercase + string.digits
session_hash = ''.join(random.choice(chars) for _ in range(11))

json_prompt = {
    'data': [
        'What is your name?', # prompt
        [
            ## chat history
            # [
            #     'What is your name?',
            #     'I am Alice. How can I assist you today?'
            # ],
        ],
        'You are Alice, a human girl.', # system prompt
    ],
    'fn_index': 0,
    'session_hash': session_hash,
}

response = requests.post(f'{base_url}/queue/join', json = json_prompt)
response = requests.get(f'{base_url}/queue/data?session_hash={session_hash}')

print(response.text)

最近，关于服务安全，发现一个有趣的结论——把服务建在不常用的端口上会降低而非提升安全性。比如说 MySQL 该建在 3306 就建在 3306，不要去换端口。这个主要是针对集群部署来说。

以曾经的经验，更改服务端口通常可以避免被一般工具扫描。然而，现代的网络空间测绘已经把整个网络扫了个遍。即使更换端口，这些服务仍然已经被识别并被纳入数据库。这些非默认端口的服务，反而成了某种特征。

采用同一批非常规端口的服务器，通常由同一个运维或同一套脚本部署。一旦其中一台机器有漏洞，通过端口，就可以从茫茫 IP 中筛选出所有机器，从而集中爆破。如果这些服务没有修改端口，要找到它们反倒要花更多的功夫。

总的来说，任何响应信息都不该包含具有特征的内容，以免被定位到整个集群。

根据 Colab 的特性更新了脚本，启动时间缩短到 2 分钟左右。

# 核心部分
!wget -q -c 'https://github.com/cloudflare/cloudflared/releases/latest/download/cloudflared-linux-amd64' -O cfd
!chmod a+x cfd

!pip install --prefer-binary udocker
!udocker --allow-root pull ubuntu:latest
!udocker --allow-root create --name=ubuntu ubuntu:latest
!udocker --allow-root setup --nvidia ubuntu

!pip install --prefer-binary -r https://raw.githubusercontent.com/comfyanonymous/ComfyUI/master/requirements.txt
!pip install --prefer-binary -r https://raw.githubusercontent.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager/main/requirements.txt

!udocker --allow-root run -v /usr --entrypoint=sh ubuntu -c "git config --global http.sslVerify false"
!udocker --allow-root run -v /usr --entrypoint=sh ubuntu -c "git clone https://github.com/comfyanonymous/Comfy\UI"
!udocker --allow-root run -v /usr --entrypoint=sh ubuntu -c "cd ComfyUI/custom_nodes; git clone https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager"

# 启动部分
!nohup ./cfd tunnel --url http://localhost:88 2>cf.log 1>/dev/null &
while True:
  with open('cf.log', 'r') as f:
    for l in f:
      if ".trycloudflare.com" in l:
        print('WebUI URL: ',l[l.find("http"):-2].strip())
        break
    else:
      import time; time.sleep(0.5)
      continue
    break

!udocker --allow-root run -p 88:8188 --hostenv -v /usr -v /etc --entrypoint=sh ubuntu -c 'cd ~/ComfyUI; python main.py --preview-method auto'
# CPU 运行在 python main.py 启动参数里加上 --cpu

如何做到的？
旧版使用的是 ComfyUI-Manager 里的安装脚本，它默认创建一个隔离的 python 环境，这需要重新安装所有依赖。
由于 Colab 本身已经安装了大部分库，我们可以直接利用起来。Colab 还对 Cuda 相关包做了缓存，所以不指定版本可以省去不少下载时间，同时也节省了空间。现在，udocker 只负责隐匿程序目录，环境均在宿主处理。
此外，还稍微完善了一下 WebUI 入口展示方式，不再需要手动打开文件查看了。

以下是旧的通用脚本

之前写了个 Stable Diffusion 版本的，这次是 ComfyUI 版本。

以下是 CPU 版本，GPU 只要把注释的两行打开即可。

启动大约需要 7 分钟，空框架不含模型。web 入口在 access.txt 中，可以通过侧边管理查看。

!wget -q -c 'https://github.com/cloudflare/cloudflared/releases/latest/download/cloudflared-linux-amd64' -O cfd
!chmod a+x cfd

!pip install udocker
!udocker --allow-root pull ubuntu:latest
!udocker --allow-root create --name=ubuntu ubuntu:latest
# !udocker --allow-root setup --nvidia ubuntu
!udocker --allow-root run --entrypoint=sh ubuntu -c 'apt update; apt install -y git python-is-python3 python3.10-venv python3-pip wget'
!udocker --allow-root run --entrypoint=sh ubuntu -c 'wget -O - https://raw.githubusercontent.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager/main/scripts/install-comfyui-venv-linux.sh | bash'
!udocker --allow-root run --entrypoint=sh ubuntu -c 'pip cache purge'

!nohup ./cfd tunnel --url http://localhost:8433 > access.txt &
# !udocker --allow-root run -p 8433:8188 --entrypoint=sh ubuntu -c './run_gpu.sh'
!udocker --allow-root run -p 8433:8188 --entrypoint=sh ubuntu -c './run_cpu.sh'

这里面有不少的坑，有一些还莫名其妙，这里稍微记录一下。

1. 尽量不用别人现成 docker image，因为结构可能奇奇怪怪。如果深入到容器内修改文件，可能连基本命令都找不到。之前就遇到过用 ChromiumOS 做容器的，wget 难以安装（最后利用 python wget module 替代）。
2. Colab 对画画的检测还是挺多的，直接安装必然会被掐。如果通过 apt 安装 cloudflared 并通过 thread 调用也会被掐，不知道是哪个环节影响的。
3. cloudflared 使用自定义域名会导致 ComfyUI-Manager 有几个 js 502 错误无法加载，使用快速随机域名 tunnel 就不会。查了下可能和 tls verify 设置有关，但现在 Cloudflare 后台砍掉了这个设置，暂时不知道去哪改。

众所周知，colab 已经屏蔽了 stable diffusion，既有文本的粗暴过滤，也有运行时特征检测。就算没有限制，要跑通也不是很轻松的事，而且随时可能因为版本依赖问题歇菜。

这里演示一种简便的绕过方法——使用 docker。

直接上代码，其实都不到 10 行：

!wget -q -c https://github.com/cloudflare/cloudflared/releases/latest/download/cloudflared-linux-amd64 -O /tmp/c
!chmod a+x /tmp/c

!pip install udocker
!udocker --allow-root pull universonic/stable-dif${q}fusion-webui:latest
!udocker --allow-root create --name=sdw universonic/stable-dif${q}fusion-webui:latest
!udocker --allow-root setup --nvidia sdw

!udocker --allow-root run --entrypoint=sh sdw -c 'pip cache purge'
!/tmp/c tunnel --url http://localhost:88 &\
 udocker --allow-root run -p 88:7860 --entrypoint=sh sdw -c '~/stable-dif${q}fusion-webui/webui.sh -f'

代码解释：

1. 首先下载 cloudflared 用于最后建立隧道，因为镜像默认 --share 启动会造成环境崩溃。
2. 接着是 udocker 替代 docker。由于环境限制，docker 无法在 colab/kaggle 中启动。
3. q 没有赋值，所以 ${q} 会被系统忽略，这里是用来绕过关键字检测。
4. webui.sh -f 是允许 root 身份启动。
5. 以上代码分为两个 cell。启动 webui 会 pip 安装许多模块，为了清理缓存，可以在完全启动后停止再重启第二个 cell（约省 2G 多）。
6. 因为是在容器内运行，所以外部应该可以删掉很多东西，给模型腾空间，具体哪些可以删晚些时候再研究。

不推荐使用 kaggle 的理由：

1. stable diffusion webui 不支持多显卡，用 kaggle 纯属浪费。
2. kaggle 会封杀 NSFW 图片，可能会实时炸号。
3. kaggle 磁盘上限是以写入量计算，不方便删除切换模型。

最近 wordpress 自动升级到 6.5，然后后台就登录不了了。页面提示，需要数据库支持 MySQL≥5.5.5。

我并没有使用 MySQL，而是使用 sqlite。显然，开发者根本没考虑这种情况。尝试了一下直接修改数据库和源码，没能绕过检测。于是我通过覆盖降级了 wordpress，然后备份了一下数据重装。

中途换 sqlite 是因为机器磁盘有点小，而 MySQL 本身又挺大的。现在万不得已只好换回来。
教训就是，不要用原生不支持的特性，不知道什么时候就会遇到灾难。

我本地使用的 Windows 版只有 100M，而 linux 上居然有 1G。考虑到磁盘还是捉襟见肘，我打算研究下 MySQL 目录。
简而言之，我删除了 mysql-test，然后对 bin 目录和 lib 整个 upx --lzma --best *，最后只剩 101MB。
之后，我又删除了 nginx/src，再次回收几百 MB，只剩 14MB。

发现一个有意思的网站：station307.com

该网站用于两台机器间传输文件，只需要 wget 或 curl 即可。流式传输，而非临时网盘。

接收端输入 wget 命令，在输出中有一行随机生成的 web.url，在浏览器中打开这个地址，选文件发送即可。也可以不经过浏览器直接 post 数据过去。

这有什么好处呢？有时环境比较简单，可能没有 server 或者 ssh 权限，典型的如 kaggle，有了这个网站就可以很方便地发送本地文件。
最近还遇到的一个场景是，目标机器只能 ipv6 访问，正好手上的网络不支持，也用这个网站完成了快速分享。