归档

在大语言模型（LLM）快速发展的今天，如何高效、稳定地在本地部署和运行高性能语言模型，成为开发者和研究者关注的焦点。SGLANG（SGLANG: Scalable GPU Language Model）作为一款专为高性能推理优化的开源框架，支持在现代 NVIDIA GPU 上实现低延迟、高吞吐的 L

Auditd 使用指南 在复杂的 Linux 系统环境中，无论是为了安全合规、威胁检测还是事后取证，对系统活动进行精确记录都至关重要。auditd（Linux Audit Daemon）正是为此而生的强大工具。它能够深入内核，记录从文件访问到系统调用的每一个细节，为您提供一个无与伦比的“黑匣子”。

Cgroup 能限制的指标 Cgroup 通过不同的“控制器”（Controller）来管理不同的资源。以下是核心的资源指标： 资源类型 cgroup v1 控制器/文件 cgroup v2 控制文件 主要作用 CPU cpu.shares cpu.cfs_quota_us cpu.cfs_peri

metrics 监控/proc/下pid各项指标 cpu、内存、磁盘io、磁盘读写带宽、exe、cmdline 可以结合管道符进行排序 如：bash metrics.sh |sort -k 2 -r -q INTERVAL=${1:-1} if (( BASH_VERSINFO[0] < 4 ))

前置条件： 已安装cuda套件 已安装Python 建议使用UV 安装Git和Git-fls git lfs install 克隆Git仓库并下载代码 git clone https://github.com/index-tts/index-tts.git cd index-tts git lf

GPU云主机在实际的使用中往往需要安装驱动、CUDA工具包、cuDNN、Pytorch等相关的库或软件版本。 如何选择CUDA版本 CUDA（Compute Unified Device Architecture），是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行

https://.:443 { tls /root/cert/cert /root/cert/key forward . tls://8.8.8.8 { tls_servername dns.google health_check 5s }

环境 2× A40 GPU CUDA 12.4 NVIDIA 驱动 570.86.10 安装步骤 # 安装 uv 并创建虚拟环境 pip install uv uv venv vllm-qwq-awq --python 3.12 --seed # 激活虚拟环境 source vllm-qwq-aw

系统要求 需安装 Docker 和 Docker Compose 最低 4GB 内存配置 10GB 可用磁盘空间 需要网络连接以下载镜像和更新 许可协议 使用 PentAGI 前，请阅读并同意《最终用户许可协议》(EULA)。协议文本可在PentAGI的 GitHub 代码库查看：EULA.md 获

hping3 命令详解 hping3 是一款功能强大的网络测试工具，可用于多种网络测试场景。以下是常见用法： TCP SYN 泛洪攻击 hping3 -S -p <目标端口> --flood <目标IP> -S: 设置SYN标志位(建立连接请求) --flood: 高速发送模式(不等待响应) UD