linux中 export 用法及环境变量

本文详细介绍了Linux下export命令的使用方法,包括设置和显示环境变量的语法,参数解释及实例。同时,文章还讲解了如何通过修改配置文件使环境变量设置持久化。

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 Linux export命令用于设置或显示环境变量。

在shell中执行程序时,shell会提供一组环境变量。export可新增,修改或删除环境变量,供后续执行的程序使用。

一、语法如下:

export [-fnp][变量名称]=[变量设置值]

参数说明:

-f  代表[变量名称]中为函数名称。
-n  删除指定的变量。变量实际上并未删除,只是不会输出到后续指令的执行环境中。
-p  列出所有的shell赋予程序的环境变量。

例如:

# 将/tmp/hello的路径加入到PATH,从而可以在任何地方直接使用hello命令。
export PATH=$PATH:/tmp/hello

该修改胜于修改环境变量,但只在本次登录中有效
注意:(与shell变量相结合)
 = 前PATH变量不加$符号,再增加的路径用追加。

二、export设置环境变量是暂时的,只在本次登录中有效,可修改如下文件来使命令长久有效
1、修改profile文件:

sudo gedit /etc/profile     #该修改将对所有用户都起作用。

在里面加入:

export PATH=$PATH:/opt/ros/bin

这个在我们的机器上是大家共用的,建议不修改这个,只修改自己根路径下的
即第2种方法

2. 修改自己home路径下的 ~/.bashrc~/.bash_profile 文件:

gedit ~/.bashrc  #只对本用户起作用。

在里面加入:

export PATH=$PATH:/opt/ros/bin

注意:
1、执行脚本时是在一个子shell环境运行的,脚本执行完后该子shell自动退出;
2、一个shell中的系统环境变量才会被复制到子shell中(用export定义的变量);
3、一个shell中的系统环境变量只对该shell或者它的子shell有效,该shell结束时变量消失(并不能返回到父shell中)。
4、不用export定义的变量只对该shell有效,对子shell也是无效的。

 

参考资料:

[1]  https://blog.youkuaiyun.com/zcywell/article/details/7687178

[2]  https://www.jianshu.com/p/ac2bc0ad3d74

[3]  https://www.2cto.com/os/201211/165769.html

[4]  https://www.linuxidc.com/Linux/2011-03/33197.htm

[5] https://blog.youkuaiyun.com/longyinyushi/article/details/50728096

[6] https://blog.youkuaiyun.com/wsclinux/article/details/50673961

[7] http://www.runoob.com/linux/linux-comm-export.html

<think>好的,我现在需要回答用户关于DeepSeek R1模型复现过程及其未来发展前景的问题。首先,我需要仔细理解用户的问题,确保覆盖所有要点。用户提到了复现过程和深度思考模型的发展分析,因此我需要从这两个方面展开。 根据用户提供的引用内容,复现过程主要分为三个步骤,引用[1]详细说明了这三个步骤:首先蒸馏高质量语料库,然后复制RL pipeline,最后进行多阶段训练。引用[2]提到在RL训练初期使用长CoT数据来稳定训练,这可能是在第二步中的优化措施。引用[5]提到了SFT阶段的轻量适配和RL阶段的创新实践,这部分可以作为复现过程中的技术细节补充。 关于未来发展前景,引用[4]指出DeepSeek R1的低成本高效能模式,这可能成为未来模型发展的趋势。需要强调技术创新、成本优化和应用扩展等方面。同时,引用[3]提到大模型岗位和面试的竞争激烈,这可能暗示行业对高效模型的需求增加,推动类似DeepSeek R1的模型发展。 接下来要确保回答结构清晰,分点列出复现步骤和前景分析。同时,根据用户要求,生成相关问题。需要检查引用是否正确标注,比如引用[1]中的三个步骤,引用[2]中的RL初始化优化,引用[4]的成本优势,引用[5]的技术梳理。 需要注意的是,用户提供的引用[3]和[5]可能与发展前景相关,但需要准确对应。例如,引用[3]提到大模型技术的竞争,可以关联到模型优化的必要性;引用[5]的技术脉络梳理可能支持复现过程中的技术细节。 最后,确保使用正确的中文表达,数学公式和代码块格式正确。不过当前问题不涉及数学公式,所以主要关注引用标注和结构。要避免遗漏关键点,如复现的三个步骤、RL阶段的优化、成本效益分析,以及未来发展的技术趋势和应用扩展。</think>### DeepSeek R1 模型复现过程分析 #### 一、模型复现核心步骤 1. **高质量语料库蒸馏** 通过DeepSeek-R1蒸馏技术生成高质量训练数据,用于复制R1-Distill模型[^1]。这一阶段需优化数据清洗、领域适配等环节,确保语料覆盖数学、推理、代码等核心能力。 2. **纯强化学习(RL)pipeline构建** - 复制R1-Zero的RL训练流程,需构建大规模数学/推理/代码数据集[^1] - 引入长链式思维(CoT)数据进行初始化微调,解决RL冷启动问题[^2] - 关键代码示例(模拟RL训练): ```python def rl_training(initial_model, dataset): policy_network = initialize_rl(initial_model) for episode in training_epochs: trajectories = generate_rollouts(policy_network, dataset) update_policy_with_ppo(trajectories) return optimized_model ``` 3. **多阶段渐进训练** 采用"基础模型→SFT轻量化适配→RL强化"的三阶段架构[^5],通过渐进式训练实现模型能力跃升。每个阶段需验证指标包括: - 数学推理准确率(如MATH数据集) - 代码生成通过率(如HumanEval基准) - 多步推理链完整性评估 #### 二、深度思考模型发展前景 1. **技术突破方向** - **低成本高效训练范式**:相比传统模型降低数十倍训练成本[^4],推动边缘计算部署 - **混合训练架构**:SFT+RL+MoE的复合训练体系,示例公式: $$ \mathcal{L}_{total} = \lambda_1\mathcal{L}_{SFT} + \lambda_2\mathcal{L}_{RL} + \lambda_3\mathcal{L}_{MoE} $$ - **领域自适应增强**:通过模块化设计实现医疗/金融等垂直领域快速适配 2. **产业应用展望** - 智能编程助手:代码生成准确率提升30%+[^4] - 教育科技:实现个性化数学推理辅导 - 科研加速:辅助科学假设生成与验证 3. **竞争格局影响** 打破"算力军备竞赛"传统模式,推动行业转向算法创新竞争[^4]。预计未来3年将出现: - 更多<100B参数的高效模型 - 领域专用型模型市场份额增长40%+ - 开源生态与商业化应用深度结合 §§ 1. 如何评估DeepSeek R1在不同领域的迁移学习效果? 2. RL训练中长CoT数据的具体构造方法是什么? 3. 相比传统大模型,DeepSeek R1的能耗效率提升如何量化? 4. 多阶段训练中各阶段的损失函数如何设计? 5. 该模型在医疗诊断场景的应用存在哪些技术挑战? : 引用1 [^2]: 引用2 : 引用4 : 引用5
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