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人和计算机内核之间的中介。
Java进程使用的内存分为3部分：堆内存、虚拟机所使用的内存(一般叫)、堆外内存(off-heap)组成。【1】堆heap内存也就是你jvm参数里面设置的xmx和xms所指定的大小。如果你的工程里面的没有指定xms/xms，那么ops会默认给你指定成物理内存的3/4。比如物理内存4G，那么堆内存会是3072m，这其实有点太大了；【2】：虚拟机使用的内存，分为很多细分的区域，比如classgcthr
初识Linux。
anaconda对应的python版本。
本文介绍了docker的安装
【Linux探索学习】第十四弹：进程优先级：了解进程在操作系统中是如何处理的，优先级是如何排布的以及如何更改优先级！！
目录一、官网二、安装方式一：window10版本下载三、安装方式二：linux版本docker四、 模型库五、运行模型六、API服务七、python调用ollama库调用langchain调用requests调用aiohttp调用八、模型添加方式1.线上pull2.导入 GGUF 模型文件3.导入 safetensors...
本文探讨了使用RAG技术时可能面临的七大挑战，并针对每个挑战提出了具体的优化方案，以提升系统准确性和用户体验。缺失内容：解决方案包括数据清理和提示工程，确保输入数据的质量并引导模型更准确地回答问题。未识别出的最高排名：可通过调整检索参数和优化文件排序来解决，以确保向用户呈现最相关的信息。背景不足：扩大处理范围和调整检索策略至关重要，以包含更广泛的相关信息。格式错误：可以通过改进提示、使用输出解析器
高成本和延迟是将大语言模型应用于生产环境中的主要障碍之一，二者均与提示词信息的体量（prompt size）紧密相连。鉴于大语言模型（LLM）展现出极强的广泛适用性，不少人视其为解决各类问题的灵丹妙药。通过与诸如检索增强生成技术（RAG）及 API 调用等在内的工具整合，并配以精细的指导性提示词，LLM 时常能展现出逼近人类水平的工作能力。
我们一起来学习LlamaIndex功能更完善的多文档RAG，大家可以参照官方文档来对比学习。LlamaIndex 为多文档RAG提供了VectorStoreIndex、SummaryIndex、ObjectIndex、QueryEngineTool、FnRetrieverOpenAIAgent 等丰富组件，过程复杂，但井然有序除VectorStoreIndex、SummaryIndex,还有age
ubuntu下模型训练常用操作查看anaconda版本查看ubuntu版本查看显卡驱动版本号查看TensorFlow版本验证tensorflow-gpu是否安装成功查看python版本查看gpu运行情况查看cuda版本查看系统cuda安装版本查看自己的anaconda下cuda版本查看cudnn版本查看系统cudnn安装版本查看自己的anaconda下cudnn版本查看anaconda版本cond
influxdb1.7.5认证绕过漏洞复现kali docker 环境搭建1、kali中安装docker环境2、安装docker-compose3、启动docker,准备拉取系统镜像4、拉取对应镜像，这里可指定版本5、启动镜像6、命令行连接进入influx数据库，创建用户7、创建配置文件8、修改配置文件后，设置认证开启9、重启docker中的容器（不是docker），让配置生效10、浏览器访问数据
需求近期需要搭建一套服务器性能数据监控平台，所以本次考虑基于Telegraf作为采集数据源的工具，集成使用influxdb存储数据，最后Grafana展示图表的方式，来建立这个监控平台。监控平台拓扑安装influxdbdocker的安装说明：Centos7 下 InfluxDB 从安装开始到入门宿主机直接安装说明：wget https://dl.in...
SSD模型训练一、创建网络配置文件1.打开configs文件夹2.创建configs文件3.修改配置文件一、创建网络配置文件1.打开configs文件夹具体路径:anaconda3/envs/tensorflow/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/models-master/research/object_detection/samples/config
前言最近公司有对服务器进行性能监控的需求在查阅大量资料后。本人将从零开始一步步演示在Centos上搭建监控系统平台1. node_exporter为监控线上服务器CPU、内存、磁盘、IO等信息需要借助node_exporter完成以上机器信息收集，在下面你将会了解到：本地搭建一个node_exporter将搭建好的node_exporter与prometheus配合使用1.1 安装运行node_e
ubuntu18.04 安装cuda
原因：网上看的很多卸载的，并没有把所有跟随PyTorch的包卸载干净，虽然可能后期不会出现较大问题，但本着干干净净，把所有带来的都删了。
深度学习环境共用配置一、写在前面问题方法简介首次配置说明1.新建用户2. 安装cuda3.安装anaconda3及pycharm(1)上传安装文件(2)安装anaconda3(3)安装pycharm4.安装远程服务所需资源5.配置个人用户并使用一、写在前面问题实验室有几台服务器，之前是每台服务器的桌面独占式使用，用向日葵、teamviewer等进行访问，缺点：每台服务器同时只能由一个人访问桌面并使
1.安装CUDA Toolkit 11.8从MZ小师妹的摸索过程来看，其他版本的会有bug，12.0的版本太高，11.5的太低（感谢小师妹让我少走弯路）参考网址：CUDA Toolkit 11.8 Downloads | NVIDIA Developer在命令行输入命令：2. 确定自己用的是cuda 11.8:如果不是，在自己的~/.bashrc文件中添加路径：3. 安装pycuda:conda
关于cudnn版本的查看，大部分教程给的操作都是cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2但是新一点的cudnn都无法再通过这条指令查看版本号了这是因为，新一些的cudnn版本信息都写在在cudnn_version.h而不是cudnn.h所以复制h文件的时候，需要在sudo cp cuda/include/cudnn.h
输入nvidia-smi查看GPU利用率发现，整体GPU占用了9000M/10000M，但下面运行的进程却不到2000M。事情是这样的，明明模型就不大，但是一直报错cuda out of memory.把所有占用GPU的进程都清理掉就行了。
CentOS使用GPU安装升级内核yum install kernel-headersyum install kernel-develyum update kernel*在配置文件中禁用nouveau# 使用的是下面第一种方法$ vi /etc/modprobe.d/blacklist.conf# 添加：blacklist nouveau#-----------------------------
【代码】Centos安装cuda和驱动。
会发现 nvidia-smi 不管用了。不要立即重启，会黑屏的。赶紧记录使用的驱动版本号，最好找到安装包位置。直接重装原版驱动，环境还能用。参考我的安装博客。已经黑屏就进入安全模式，network模式。卸载可视化桌面和显卡驱动。驱动程序已经更新，可以尝试回滚到之前的版本。
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