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05:12 PM · Oct 25 ,2025

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mob64ca12dc88a3 - ollama linux下載模型位置

ollama linux下載模型位置的描述 在現代機器學習和人工智能發展的背景下,模型的下載和使用變得愈發重要。對於使用ollama的用户,確保Linux環境中的模型下載位置正確配置是實施高效工作流程的關鍵。本文將詳細記錄如何解決“ollama linux下載模型位置”的問題,以便在實際應用中提供充分支持。 環境準備 在正式進行模型下載配置之前,首先需要確保Linux環境配置

硬件資源 , bash , aigc , ci

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mob64ca12e91aad - aigc與數據安全和隱私

在當前的數據驅動時代,人工智能生成內容(AIGC)為開發者、企業和個人帶來了新的機遇,但與此同時,數據安全和隱私問題也日益凸顯。本文將探討如何解決“AIGC與數據安全和隱私”的問題,從環境預檢、部署架構、安裝過程、依賴管理到配置調優和服務驗證進行系統化的分析。以下是針對這些步驟的詳細描述。 環境預檢 在實施AIGC系統前,需要進行全面的環境預檢,以確保所使用的硬件和軟件環境能夠支

bash , aigc , 安裝過程 , 調優

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harber_X - Elasticsearch 集羣狀態為 "red"

問題概述 Elasticsearch 集羣狀態為 "red",由於某個索引的主分片數據在所有節點上丟失,導致集羣健康檢查失敗,Pod 就緒探針無法通過。 故障現象 集羣狀態:red 未分配分片: 1個 Pod 狀態:0/1(就緒探針失敗) 錯誤信息:no_valid_shard_copy 影響: 服務不可用,應用無法連接

elasticsearch , redis , 數據 , bash , 數據庫

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江湖有緣 - 在Ubuntu系統下使用mpstat工具監控CPU性能

(在Ubuntu系統下使用mpstat工具監控CPU性能) 一、mpstat簡介 mpstat(Multiprocessor Statistics)是 Linux 系統中用於監控 CPU 使用情況的工具,尤其適合多核處理器系統。它能夠實時顯示每個 CPU 核心的利用率、中斷、空閒時間等詳細統計信息,幫助用户分析系統性能瓶頸。本文將介紹如何在 Ubuntu 系統中安裝和使用

插入圖片 , yyds乾貨盤點 , 運維 , bash , Json

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mob64ca1409970a - 安裝XTU出現attempted

ubuntu16.04 Xllinx SDx 2018.2 安裝教程 一、安裝Ubuntu16.04 下載地址: 鏈接:https://pan.baidu.com/s/1oyKo5XS7QDqSqHUnx-vN6w 提取碼:fleg 具體安裝步驟網上有很多教程,大家

機器學習 , 經驗分享 , 安裝XTU出現attempted , bash , 人工智能 , 官網 , 下載地址

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mob649e8157aaee - AIGC助手安裝流程

AIGC助手安裝流程 在人工智能生成內容(AIGC)領域,設置助手工具已成為開發者的重要環節。本文將詳細記錄AIGC助手的安裝流程,包括環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、優化技巧和擴展應用等內容。希望通過友好的語氣,讓更多開發者順利完成AIGC助手的安裝。 環境準備 在安裝AIGC助手之前,首先需要進行環境的準備。包括安裝必要的前置依賴項,確保系統能夠正常運行。

配置文件 , bash , aigc , Python

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mob64ca14068b0b - macos全局安裝了yarn 找不到命令

Homebrew安裝,換源,安裝出現的問題等 一、Homebrew簡介   Homebrew是Mac OS平台下的一個軟件安裝包管理器,使用brew命令可以很方便的進行Mac OS的軟件包安裝、更新、卸載等。 二、Homebrew安裝   在終端輸入以下命令: /usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https

大數據 , yarn , 臨時文件 , bash , Git

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mob64ca12df5e97 - Ubuntu 部署 ollama

Ubuntu 部署 Ollama 的完整指南 在這篇文章中,我們將詳細探討如何在 Ubuntu 系統上部署 Ollama。這一過程涵蓋環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、排錯指南和擴展應用。希望你能輕鬆順利地完成這項工作! 環境準備 軟件與硬件要求 硬件要求: CPU:至少 2 核心 內存:至少 4GB RAM 存儲:至

配置文件 , bash , aigc , Ubuntu

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mob64ca12d9e536 - linux安裝ollama再gpu運行

在這篇博文中,我們將詳細記錄 Linux 上安裝 Ollama 並在 GPU 上運行的過程。以下內容將包括環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、優化技巧及排錯指南,旨在提供一個全面的解決方案。 環境準備 在開始之前,我們需要確保我們的環境已經準備好。這包括安裝必要的依賴項和工具。以下是我們將要安裝的前置依賴項列表: Docker NVIDIA 驅動 NV

bash , aigc , Docker

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autohost - Ubuntu使用指南(一) - 小微的温馨咖啡小屋 -

1.SSH連接 ssh root@192.168.1.1 #默認連接22端口 好比默認後面加了 -p 22 修改SSH登錄端口 vim /etc/ssh/sshd_config 修改:Port 50222 重啓ssh服務 systemctl restart ssh (注意Ubuntu ssh centos sshd) ssh root@

環境變量 , bash , 根目錄 , Css , 前端開發 , HTML

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wx690f565d7bc78 - ollama設置cpu計算

Ollama 默認會根據硬件自動分配計算資源(CPU/GPU),若需強制指定僅使用 CPU 計算(禁用 GPU),或調整 CPU 核心數、線程數等參數,可通過以下方式配置,覆蓋不同操作系統(Windows/macOS/Linux)和使用場景: 一、核心原理 Ollama 啓動時會讀取環境變量或配置文件中的參數,通過指定 OLLAMA_NUM_GPUS=0 可強制禁用

環境變量 , MySQL , bash , 數據庫 , 重啓

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smartApi - Caused by: org.gradle.workers.internal.DefaultWorkerExecutor$WorkExecutionException: A failure occur

這個錯誤: Caused by: org.gradle.workers.internal.DefaultWorkerExecutor$WorkExecutionException: A failure occurred while executing com.android.build.gradle.internal.tasks.CheckDuplicatesRunnable

移動開發 , bash , Android , .net

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mob64ca1405d568 - 命令行通配符教程

一、引言:一行 Glob 頂別人 500 行 Python 2025 年 11 月 11 日晚上 5:29,新加坡,空調 24℃,你正盯着一個 300GB 的代碼倉庫,領導一句:“把所有非源碼文件刪了,10 分鐘內搞定”。 你會怎麼做? # 寫 Python 腳本 os.walk()?用 find + xargs?開 rsyn

遞歸 , 開發語言 , bash , 後端開發 , Git , Python

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數據探索者11 - Linux 系統時間同步方法小結 -

在 Linux 系統中,同步時間涉及 系統時間(System Time) 和 硬件時間(Hardware Clock 或 RTC, Real-Time Clock)。系統時間由 Linux 內核管理,主要用於操作系統運行時的計時和任務調度;硬件時間則由主板上的時鐘芯片維護,即使關機也會繼續運行。 以下是同步時間的方法以及如何同步硬件時間的具體步驟:

大數據 , hadoop , 系統時間 , bash , 時間同步

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u_17398972 - openEuler 在雲服務器環境下的系統性能評測與優化實踐

前言 在數字化浪潮中,操作系統作為連接硬件與應用的橋樑,其重要性不言而喻。一個高性能、穩定可靠的操作系統,不僅能夠最大化硬件資源的利用效率,更能為上層應用提供堅實的運行基礎。 openEuler(開放歐拉)是華為公司捐贈給開放原子開源基金會的開源操作系統項目,它承載着打造"數字基礎設施操作系統"的使命。作為一款面向企業級應用的Linux發行版,openEuler在設計之初就

性能測試 , 運維 , openeuler , bash , 壓力測試

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江上清風山間明月 - Android的user版本詳解

與 userdebug 或 eng 版本相比,user 版本是 Android 系統中最安全、最難以破解的版本。 下面我將詳細解釋為什麼,以及不同版本之間的安全差異。 Android 構建類型的三個等級 Android 系統在編譯時有三種主要類型,其安全性從低到高排列: eng (工程師版本) - 安全性最低 userdebug (用户調試版本) -

指尖人生 , User , 移動開發 , 系統分區 , bash , Android , 安全

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mob64ca12e2f123 - langchaingo example

在這篇博文中,我們將深入探討如何解決“langchaingo example”問題。通過這篇記錄,我們會詳細講述如何進行環境預檢、部署架構、安裝過程、依賴管理、配置調優與故障排查。 環境預檢 首先,我們必須進行環境預檢,以確保系統符合運行“langchaingo example”的要求。下面是我們的系統要求表格: 組件 版本

bash , aigc , 安裝過程 , Python

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mob64ca12f7ae31 - stable diffusion 修復模型

在這篇博文中,我們將探討“stable diffusion 修復模型”所面臨的問題及其解決方案。這是一種用於圖像生成的深度學習模型,但在實際應用中,有時會出現一些問題。我們將詳細描述這些問題的背景、錯誤現象、根因分析、解決方案、驗證測試以及預防優化等方面的內容。 問題背景 在現代業務中,圖像生成技術的應用越來越廣泛,尤其是在廣告、遊戲設計和虛擬現實等領域。根據市場研究,預計這一領

錯誤信息 , bash , aigc , 解決方案

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mob64ca12e63b18 - centos怎麼部署stable diffusion

在這篇博文中,我將深入探討在 CentOS 上部署 Stable Diffusion 的整個過程,從問題背景到解決方案,再到驗證和預防措施,旨在為大家提供一個完整和系統的部署指南。 問題背景 在機器學習和圖像生成的浪潮中,Stable Diffusion 憑藉其優越的性能和優質的生成能力,受到了廣泛關注。作為一名 IT 專家,部署 Stable Diffusion 成為我心中的一

System , bash , Centos , aigc

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架構魔法師 - todest 對方版本太低

version `GLIBC_2.14' not found 解決方法. 一般出現類似次問題是當前運行系統Glibc版本低於編譯環境Glibc版本造成Glibc版本兼容性造成的. 通常可以使用-static鏈接成靜態程序即可解決. 不過經過google大神發現還有另外一種方法可以在使用動態庫的環境下規避此類問題

bash , 架構 , 後端開發 , Linux , bc , todest 對方版本太低

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mb69129985e0f10 - NAS讀取延時問題深度解析:NFS緩存機制與優化實戰

在分佈式存儲場景中,NAS設備通過NFS協議實現多客户端共享訪問時,常遇到文件更新後其他客户端無法立即感知的延遲問題。本文結合真實案例與技術原理,系統解析NFS緩存機制對數據一致性的影響,並提供可落地的優化方案。 一、典型問題場景還原 某電商平台部署了NAS存儲系統,前台服務器通過NFS掛載後台生成的商品圖片路徑。當後台更新圖片後,前台服務器

redis , bash , 客户端 , 緩存 , 數據庫

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mob64ca12da726f - springboot 整合ollama 及vue

在本文中,我們將探討如何整合 Spring Boot、Ollama 和 Vue,逐步構建一個完整的應用程序。本文將覆蓋環境預檢、部署架構、安裝過程、依賴管理、服務驗證以及擴展部署等方面,幫助開發者全面瞭解和實現這一整合方案。 環境預檢 為確保系統的正常運行,首先需要進行環境預檢。我們將提供一個思維導圖,幫助梳理所需的硬件資源和軟件環境。 mindmap root((環境預

Vue , bash , aigc , ci

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方文達 - 利器 | Terminal & Shell 改造記錄 Windows Terminal + Oh My ZSH + Tmux

“利器”系列説明:“工欲善其事必先利其器”,有了稱手好用的工具,才能最大程度發揮出自己的能力,提高生產力和效率,避免無效加班。因此,“利器”系列將會記錄我對於各種工具的改造,以及我是如何組合應用它們發揮價值。 這篇文章主要記錄我 Terminal Bash 改造,Terminal Bash 是所有程序員在新的開發環境下第一個接觸也是最常接觸的地方,因此,這裏的作為“利器”系列的第一篇,分享給

bash , tmux , terminal , 利器 , zsh

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mob64ca12d2a342 - ollama導入pytorch bin

在當前的深度學習框架中,Ollama導入PyTorch模型成為了越來越普遍的需求。隨着項目規模的不斷擴大,處理模型的需求量也呈現出幾何級增長,這直接影響到我們的業務效率和資源利用最大化。為了更好地管理模型導入流程,我們需要不斷優化現有的技術實現。 [ \text{模型導入效率} = \frac{\text{成功導入數}}{\text{總導入嘗試數}} \times 100% ]

依賴庫 , bash , aigc , 深度學習

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