linux中${name :-Hello}
时间: 2024-06-17 17:06:56 浏览: 15
在Linux中,${name:-Hello} 是一种变量替换的方式。它表示,如果变量 $name 已经定义,那么就使用它的值,否则就使用默认值 Hello。这种方式在脚本编程中非常常用,可以让代码更加灵活和健壮。
举个例子,如果我们有一个脚本需要使用用户输入的姓名,但是如果用户没有输入,则默认使用 "Guest",可以这样实现:
```
echo "What is your name?"
read name
echo "Hello, ${name:-Guest}!"
```
当用户输入了自己的名字时,输出的信息为 "Hello, 用户名!";如果用户没有输入名字,则输出的信息为 "Hello, Guest!"。
相关问题
linux驱动helloworld编写
你好!要编写一个简单的Linux驱动程序来打印"Hello World",可以按照以下步骤进行操作:
1. 创建一个文件夹来存放驱动程序的源代码。可以使用以下命令创建:
```
mkdir helloworld_driver
cd helloworld_driver
```
2. 创建一个名为`helloworld.c`的C语言源代码文件,并使用文本编辑器打开它:
```
touch helloworld.c
nano helloworld.c
```
3. 在打开的文件中,输入以下驱动程序的基本结构:
```c
#include <linux/module.h>
#include <linux/kernel.h>
static int __init hello_init(void)
{
printk(KERN_INFO "Hello World!\n");
return 0;
}
static void __exit hello_exit(void)
{
printk(KERN_INFO "Goodbye World!\n");
}
module_init(hello_init);
module_exit(hello_exit);
MODULE_LICENSE("GPL");
MODULE_AUTHOR("Your Name");
MODULE_DESCRIPTION("A simple hello world driver");
```
上述代码包含了两个函数:`hello_init()`和`hello_exit()`。`hello_init()`函数在加载驱动程序时调用,用于打印"Hello World"。`hello_exit()`函数在卸载驱动程序时调用,用于打印"Goodbye World"。
4. 保存并关闭文件。
5. 创建一个名为`Makefile`的文件,并使用文本编辑器打开它:
```
touch Makefile
nano Makefile
```
6. 在打开的文件中,输入以下内容:
```
obj-m += helloworld.o
all:
make -C /lib/modules/$(shell uname -r)/build M=$(PWD) modules
clean:
make -C /lib/modules/$(shell uname -r)/build M=$(PWD) clean
```
7. 保存并关闭文件。
8. 打开终端,进入到存放驱动程序源代码的文件夹。
9. 使用以下命令编译和构建驱动程序:
```
make
```
10. 如果一切顺利,没有错误发生,将会生成一个名为`helloworld.ko`的驱动程序模块文件。
11. 使用以下命令加载驱动程序:
```
sudo insmod helloworld.ko
```
这将会在终端上打印"Hello World"。
12. 使用以下命令卸载驱动程序:
```
sudo rmmod helloworld
```
这将会在终端上打印"Goodbye World"。
这就是一个简单的Linux驱动程序的"helloworld"编写过程。请注意,编写和加载驱动程序可能需要管理员权限。如果有任何问题,请随时向我提问!
linux系统chat-glm-6b-int4部署
要在Linux系统上部署Chat-GLM-6B-Int4,需要按照以下步骤进行操作:
1. 安装TensorFlow Serving:可以通过Docker安装TensorFlow Serving,也可以从源代码安装。
2. 获取并转换模型:从Hugging Face下载Chat-GLM-6B-Int4模型,然后使用TensorFlow模型转换器将其转换为TensorFlow格式。
3. 部署模型:将转换后的模型放在TensorFlow Serving的模型目录中,并启动TensorFlow Serving。
4. 测试模型:使用gRPC或REST API测试模型是否正常工作。
以下是详细的步骤:
1. 安装TensorFlow Serving
可以通过Docker安装TensorFlow Serving,以下是安装命令:
```bash
docker pull tensorflow/serving
```
也可以从源代码安装,可以参考官方文档:https://www.tensorflow.org/tfx/serving/setup
2. 获取并转换模型
从Hugging Face下载Chat-GLM-6B-Int4模型,可以使用以下命令:
```bash
wget https://huggingface.co/microsoft/DialoGPT-medium/resolve/main/checkpoint-4
```
然后使用TensorFlow模型转换器将其转换为TensorFlow格式,使用以下命令:
```bash
pip install tensorflow==2.5.0
pip install tensorflow-text==2.5.0
git clone https://github.com/huggingface/transformers.git
cd transformers
python ./examples/research_projects/tf-gpt2-convert-tf2.py \
--tf_checkpoint ./checkpoint-4 \
--config_file ./microsoft/DialoGPT-medium/config.json \
--py_output_path ./models/dialogpt_medium.py \
--tf_output_path ./models/dialogpt_medium \
--batch_size 1 \
--use_tpu False
```
3. 部署模型
将转换后的模型放在TensorFlow Serving的模型目录中,可以使用以下命令:
```bash
mkdir -p /models/dialogpt_medium
cp ./models/dialogpt_medium.* /models/dialogpt_medium/
```
然后启动TensorFlow Serving,以下是启动命令:
```bash
docker run -p 8501:8501 \
--mount type=bind,source=/models/dialogpt_medium,target=/models/dialogpt_medium \
-e MODEL_NAME=dialogpt_medium \
-t tensorflow/serving
```
4. 测试模型
使用gRPC或REST API测试模型是否正常工作,以下是REST API测试命令:
```bash
curl -d '{"instances": [{"input_text": "Hello, how are you?"}]}' \
-X POST http://localhost:8501/v1/models/dialogpt_medium:predict
```
如果一切正常,应该可以看到模型返回的响应。
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