今天我们来说下如何在windows下使用docker运行.net core，既然是docker，那么我们首先得在windows上安装docker。...运行以下命令： Enable-WindowsOptionalFeature -Online -FeatureName Microsoft-Hyper-V -All 现在我们再来启动即可，在右下角也会有一个图标...悬浮上去显示 docker desk is running，表示已经安装成功（这个会提示我们登录，不过登录不登录问题都不是太大，登录之后可以连接到(Docker Hub） 接下来正式进入我们今天的主题，如何而使用...我们可以运行一下.net core看一下出来的页面效果，到现在我们需要的.net core的事例已经准备好了，我们现在开始在docker 中部署了。...然后我们发现在执行到第六步的时候报错了，说什么在该路径找不到该文件 ? 我也卡在这里卡了很久，最后发现路径拼接起来不对。
ZKEACMS Core 是基于 .net core 开发的，可以在 windows, linux, mac 上跨平台运行，接下来我们来看看如何在 CentOS 上使用Jexus托管运行 ZKEACMS...如果你把asp.net core部署于windows上，我们可以用IIS来接管Kestrel进程，我们在Linux上也可以用Jexus来达到IIS一样的体验。...WinSCP软件在windows和Linux中进行文件传输》 [1495329829361_2981_1495329894599.png] 配置Jexus运行ZKEACMS Core 定位到目录，...然后使用 dotnet 命令运行 cd /var/www/csharpkit dotnet ZKEACMS.WebHost.dll 运行成功以后，就可以使用您服务器的IP或者域名访问了，默认访问的端口是...不建议使用UsrUrls自定义端口),在没有使用UsrUrls自定义端口的情况下端口号设置为 0，Jexus会在运行时与Asp.Net Core进行"协商"具体使用的端口号，避免多个应用分配，端口的麻烦和冲突的风险
ZKEACMS Core 是基于 .net core 开发的，可以在 windows, linux, mac 上跨平台运行，接下来我们来看看如何在 CentOS 上使用Jexus托管运行 ZKEACMS...如果你把asp.net core部署于windows上，我们可以用IIS来接管Kestrel进程，我们在Linux上也可以用Jexus来达到IIS一样的体验。...安装 .Net Core 运行时 按照官方文档https://www.microsoft.com/net/core#linuxcentos ：运行以下命令，安装 .Net Core Runtime sudo...配置Jexus运行ZKEACMS Core 定位到目录，然后使用 dotnet 命令运行 cd /var/www/csharpkit dotnet ZKEACMS.WebHost.dll 运行成功以后...不建议使用UsrUrls自定义端口),在没有使用UsrUrls自定义端口的情况下端口号设置为 0，Jexus会在运行时与Asp.Net Core进行"协商"具体使用的端口号，避免多个应用分配，端口的麻烦和冲突的风险
Google在今年的I/O上发布了一个移植跨界应用 名为App Runtime for Chrome（Beta）这个东西可以让Android系统的App运行于ChromeOS下...目前此功能还在测试 只有几个官方的Android App公开放出 于是vladikoff大神把这部分国内提取出来 能让任何系统下的Chrome/Chromium运行Android App...linux下面无法使用23333 于是@farseerfc 告诉我了一个更好的工具 SimpleLauncher（reddit原帖地址） 下载这个压缩包 ...上使用Chrome运行Android应用 下载方法见 http://www.linuxidc.com/Linux/2013-07/87684.htm --------------...Windows 上使用 Chrome 运行 Android 应用 见 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-09/107199.htm
启动虚拟机 7.参考链接 1.安装qemu-system-aarch64 如果在宿主机上只安装了qemu-kvm的话，宿主机上只能运行X86构架的虚拟机，并能够利用kvm加速，并不能将arm指令翻译成X86...指令运行。...所有还需要安装qemu-system-aarch64，它提供了aarch64架构虚拟机在x86架构上的运行支持。...指定镜像文件后启动系统，出现了下面错误 通过查阅资料，发现这是由于libvirt库的版本导致的，将libvirt版本升级到3.10.0。...在libvirt官网上最新稳定版本是3.10.0，但通过yum直接安装还没有这个最新版本。我直接找到了一个可用源。
借助出色的Termux终端仿真器应用程序，您可以在Android上运行SSH服务器。 以前，我使用SSHDroid来实现此目的，但是使用Termux更好，因为您可以使用包管理器工作。...运行服务 您需要安装OpenSSH软件包 apt install openssh 并使用以下命令启动ssh服务器。...sshd 您的ssh服务正在端口8022上运行，以下是测试命令 ssh localhost -p 8022 添加您的公钥 您无法在Termux中进行密码身份验证，因此需要将OpenSSH公钥放入~/...如果还没有OpenSSH密钥对，则可以使用以下命令生成一个在你需要使用ssh登录的机器上： ssh-keygen 您可以输入或不输入密码，如果没有另外指定，您的密钥对将保存在~/.ssh/id_rsa...OpenSSH 如果您使用的是OpenSSH（在Linux或Cygwin上），则可以直接使用它： ssh $IP -p 8022 希望将来Termux允许将sshd注册为适当的服务，它将在系统启动时自动启动
在上一篇中我们写了如何在windows中使用docker运行.netcore，既然我们了解了windows下的运行发布，我们也可以试试linux下使用docker运行.netcore项目，那么今天我们就一起看看如何在...linux下使用docker运行.netcore项目吧 首先在linux环境下安装docker 1、卸载旧版本 sudo yum remove docker \ docker-client...在这里我们需要修改一下发布文件下的dockerfile文件，这里和windows上运行的文件内容可能会有点点差异，我们并不需要太多的点缀。..."] 并且上传至服务器，然后我们在Linux服务器上进入刚创建的文件夹中 开始构建镜像 dokcer build -t demo ....docker logs demo 解决完问题之后我们就可以在浏览器输入ip+5002来检查下我们是否运行成功 Dokcerfile文件下的常用指令详解 FROM 文件中第一条非注释INSTRUCTION
接上文，通过跟踪 libvirt 的源码，找到 virsh domblkinfo 最终是使用 QMP 协议从 QEMU 获取到关键字为 query-block 的数据，其中带有 wr_highest_offset...字段，该字段被 libvirt 认定为 磁盘利用率中 Allocation 值的来源。...今天就尝试在 QEMU 中找到获取 wr_highest_offset 字段的方法。...跟踪记录# 一个虚拟机在宿主机中表现为一个 QEMU 的进程，在这里仅保留一个虚拟机，查询该虚拟机状态时 libvirt 回使用 unix socket 的方式发往该进程监听的 unix socket...发现这个函数是在 qmp_query_blockstats 中被调用多次，最终得出结果。
在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python中的llama.cpp库在高性能的cpu上运行llm。 大型语言模型(llm)正变得越来越流行，但是它们的运行在计算上是非常消耗资源的。...虽然可以在直接在cpu上运行这些llm，但CPU的性能还无法满足现有的需求。而Georgi Gerganov最近的工作使llm在高性能cpu上运行成为可能。...原始的llama.cpp库侧重于在shell中本地运行模型。这并没有为用户提供很大的灵活性，并且使用户很难利用大量的python库来构建应用程序。...需要注意的重要一点是，在将原始llm转换为GGML格式时，它们就已被量化过了。量化的好处是在不显著降低性能的情况下，减少运行这些大型模型所需的内存。...降低n_batch有助于加速多线程cpu上的文本生成。但是太少可能会导致文本生成明显恶化。 使用LLM生成文本 下面的代码编写了一个简单的包装器函数来使用LLM生成文本。
这是我们部署Stable Diffusion的第三篇文章了，前两篇文章都详细介绍了Automatic1111的stable-diffusion-webui的安装，这次主要介绍如何使用SDXL 1.0模型...获取项目 在本地获取Automatic1111’s WebUI项目，下载完成后应该是这个样子的 下载检查点和权重 SDXL的重量可以在HuggingFace上找到。...两个文件大小如下： Checkpoint file (6.94 GB) Refiner file (6.08 GB) 全部下载完后，Stable-diffusion文件夹应该是这样的: 运行Automatic1111...stable-diffusion-webui\repositories\CodeFormer 执行 pip install basicsr — target=./ — upgrade 没问题的话就可以使用了
在 鲲鹏 arm 环境下可以直接使用 yum 安装相关虚拟化组件（以 centos 为例）： yum -y install qemu* libvirt* AAVMF virt-install 但是软件库中的虚拟化组件版本较老...，不支持 spice 等，而且对端口有限制，无法使用 virt-manager ，也无法对接 openstack 使用，因此需要分别升级 QEMU， libvirt。...使用的是 qemu-4.0.0 版本。...enable-usb-redir --enable-linux-aio 编译安装 # 多线程编译 make -j64 make install # 链接 qemu-kvm ，若链接存在请先删除 ln -s /usr/bin/qemu-system-aarch64.../usr/bin/qemu-kvm ln -s /usr/bin/qemu-system-aarch64 /usr/libexec/qemu-kvm 3, 添加 lib 库。
关于DDexec DDexec是一种能够在Linux上使用无文件技术和隐秘技术运行二进制文件的方法，它可以使用dd工具来将Shell替换为其他进程。...众所周知，在Linux上运行一个程序，则这个程序必须以一个文件的形式存在，而且必须能够通过文件系统层次结构并以某种方式访问到它，这也是execve()的工作机制。...； 3、使用lseek()来对文件进行查询，在Shell的帮助下，我们可以使用dd工具轻松实现； 工具下载 广大研究人员可以使用下列命令将该项目源码克隆至本地： git clone https://...脚本的参数也就是程序的运行参数，以“argv[0]”开始。...下面给出的是一个使用样例： base64 -w0 /bin/ls | bash ddexec.sh /bin/ls -lA 项目中还提供了一个ddsc.sh脚本，该脚本允许我们直接运行二进制代码，下面给出的是一段
为了解释这个事情我们首先要了解GGML： GGML库是一个为机器学习设计的张量库，它的目标是使大型模型能够在高性能的消费级硬件上运行。这是通过整数量化支持和内置优化算法实现的。...也就是说，llm的GGML版本(二进制格式的量化模型)可以在cpu上高性能地运行。...给定一组嵌入，我们可以使用FAISS对它们进行索引，然后利用其强大的语义搜索算法在索引中搜索最相似的向量。...从启动应用程序并生成响应的总时间为31秒，这是相当不错的，因为这只是在AMD Ryzen 5600X(中低档的消费级CPU)上本地运行它。...并且在gpu上运行LLM推理(例如，直接在HuggingFace上运行)也需要两位数的时间，所以在CPU上量化运行的结果是非常不错的。
首先：gaclib的官网是http://www.gaclib.net/ 需要了解更多信息的请自己去官网，我也是刚刚研究 第一步 下载gaclib的源码 这些文件是运行程序所必须的 第二步 用VS2013...创建一个空项目，并把字符集设置成unicode 第三步 加入bigobj的编译器选项 第四步 把第一步中指出的文件拷贝到项目中 第五步 修改预编译头，把上一步中的头文件加入预编译头文件列表中 第五步 新建一个...SetFont(font); } window->AddChild(label); GetApplication()->Run(window); delete window; } 第六步 编译运行程序
time 在 Linux 下是比较常用的命令，可以帮助我们方便的计算程序的运行时间，对比采用不同方案时程序的运行性能。看似简单的命令，其实蕴藏着很多细节和技巧，来跟着肖邦一起学习吧。...cpu，程序真实的运行时间就是 2 秒 那我们是不是可以得出如下结论了呢: real >= user + sys 其实这个结论在单个 cpu 情况下，是正确的。...好吧，我也不卖关子了，直接说答案：你运行的可能是假time。你可能有点懵逼，怎么就假的了。 其实在 Linux 系统上，使用 time 时，你可能会遇到三种版本： # 1....这些格式参数太多了，平时大部分情况用不到，可以收藏起来，以便后期使用时可以快速参考。 4 在性能分析中的作用 看到这么多系统参数指标，难免会有同学会感到疑惑，这些参数能干什么呀？...深刻的理解了这些指标参数，可以帮助你从本质上把握程序的运行情况，甚至可以协助你分析程序的性能瓶颈。 下边我简单解释几个概念，希望能起到抛砖引玉的作用。
在公司做项目一直使用Storyboard，虽然有时会遇到团队合作的Storyboard冲突问题，但是对于Storyboard开发效率之高还是比较划算的。...在之前的博客中也提到过，团队合作使用Storyboard时，避免冲突有效的解决方法是负责UI开发的同事最好每人维护一个Storyboard, 公用的组件使用轻量级的xib或者纯代码来实现。...言归正传，接下来就介绍一下如何使用Storyboard来预览UI在不同那个分辨率屏幕上的运行效果，这就很好的避免了每次调整约束都要Run一下才能看到不同平面上运行的效果，今天的博客就来详述一下如何使用Storyboard...来进行Preview运行效果。...一、创建工程添加测试使用的UIImageView 创建一个测试工程，在ViewController上添加4个不同尺寸的UIImageView, 并且添加上不同的约束，最后添加上不同的文艺小清新的图片
，只通过Python官方的安装包进行配置，编辑器我们依然使用微软开源的Vscode，争取在一分钟以内就可以在一台干净的开发机上部署好环境，省去一些不必要的步骤。 ...下面我们来到 windows 11 系统，该系统由于正式版出来的时间并不长，所以微软官方也不建议，将该系统作为生产力工具使用，但是在我的测试过程中，python 3.10 的开发环境也可以正常配置，开发过程中并没有发现什么...这里我们以最新的苹果 monterey系统为例子： 在安装文件的版本选择上，无论是3.10最新版，还是老版本，一律选择arm架构专用的安装包 随后双击安装，安装流程上没有任何区别...可以说m1 芯片mac系统在配置上除了安装文件一律选择arm架构，其他流程和intel 芯片的mac系统并无二致。 ...python3.10开发环境，诚然，python 3.10 新版本固然不错，但是现有项目能否在不作大面积修改的情况下仍然可以正常运行需要打一个问号，是的，版本迭代的理想性和语言升级实践的现实性之间，总是存在相当的差距
一年前，苹果在WWDC 2020上揭开了Apple Silicon的神秘面纱。 希望摆脱英特尔，走向「自给自足」之路。...不过，苹果CEO蒂姆·库克 (Tim Cook) 也承认，要从英特尔全面过渡到Apple Sillcon，至少要花两年时间。 在今年WWDC 2021上，大家对Apple SIlicon翘首以盼。...那现阶段，Apple Silicon「进度条」跑到哪儿了呢？ 到目前为止，苹果M1芯片已经在入门级MacBook Pro、Mac mini、MacBook Air和24英寸iMac中投入使用了。...A12Z性能 预计iMac全线产品将会在2022年年底之前完全使用苹果芯片。 明年晚些时候，搭载Apple Silicon的全新Mac Pro也会以更小巧的尺寸推出。...在WWDC 2020中，苹果就预览了运行该芯片的硬件，它可以运行Microsoft Word和Excel，还能以及Adobe创建云应用程序等功能。
在本文中，我将解释Mixtral-offloading的工作过程，使用这个框架可以节省内存并保持良好的推理速度，我们将看到如何在消费者硬件上运行Mixtral-8x7B，并对其推理速度进行基准测试。...GPU内存限制了存储专家的数量，并使用了一个简单LRU(Least Recently Used )缓存，在所有层上统一维护k个最近使用的专家。...在标准(非moe)模型中，有效的卸载包括在前一层运行时预加载下一层。这种方法对于MoE模型来说是不可行的，因为专家是在计算的时候选择的。在确定要加载哪些专家之前，系统无法预取下一层。...专家感知的积极量化 除了Speculative Offloading之外，量化模型是在消费者硬件上运行必不可少的操作。...在应用量化和Speculative Offloading后，推理速度比使用Accelerate (device_map)实现的Offloading快2到3倍: 在16gb GPU VRAM上运行Mixtral
只要我们的内存够大，我们就可以在CPU上运行上运行Llama 2 70B。但是CPU的推理速度非常的慢，虽然能够运行，速度我们无法忍受。...gpu上运行模型。...这样RTX3060/3080/4060/4080都可以使用，并且它可以运行在免费的谷歌Colab和T4 GPU上。 如何使用ExLlamaV2 ExLlamaV2使用的量化算法与GPTQ类似。...使用ExLlamaV2在GPU上运行Llama2 70b ExLlamaV2还提供了运行混合精度量化模型的脚本。 chat.py脚本将把模型作为聊天机器人运行，并且可以提供交互。...所以在影响较小的地方，我们降低模型的精度，就可以在单个消费级GPU上运行大型模型(如Llama2 70b)。
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