普通用户使用root权限-------unbuntu

本文详细介绍了如何在Ubuntu系统中,从普通用户提升为root权限,以及如何使用sudo命令实现细粒度的权限管理。特别强调了sudo命令的功能和优势,包括如何设置和管理用户的sudo权限。
1.ubuntu普通用户提升为root权限
$普通用户
#root

普通用户提升为root权限:
 sudo su即可,这时$变成# 
新安装的root默认没有密码,不需要输入密码。

总结:
sudo是linux下常用的允许普通用户使用超级用户权限的工具,该命令为管理员提供了一种细颗粒度的访问控制方法,通过它人们既可以作为超级用户又可 以作为其它类型的用户来访问系统。好处是管理员在不告诉root密码的前提下,授予他们某种特定类型的超级用户权限。

Ubuntu系统上安装和使用Qwen-VL-7B可按以下步骤进行: ### 环境搭建 可通过服务器命令进行模型下载,使用以下命令能获得相对较快的下载速度: ```bash git lfs install git clone https://www.modelscope.cn/Qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct.git ``` 或者使用pip安装并下载: ```bash pip install modelscope modelscope download --model Qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct ``` 这里使用的是Qwen2-VL-7B-Instruct模型,可作为Qwen-VL-7B相关模型的一种安装方式 [^2]。 ### 创建并激活虚拟环境 使用conda创建并激活虚拟环境,命令如下: ```bash # 创建名为 qwen2-vl-7b 的虚拟环境,并指定python版本 conda create -n qwen2-vl-7b python=3.11 # 查看所有的虚拟环境 conda env list # 激活虚拟环境 qwen2-vl-7b conda activate qwen2-vl-7b ``` 这样可以为模型的运行提供独立的Python环境 [^3]。 ### 部署及运行 原Qwen2.5-VL-7B有bug,可使用unsloth修复后的模型:https://huggingface.co/unsloth/Qwen2.5-VL-7B-Instruct-unsloth-bnb-4bit。同时提供了官方给出的简易实现(串行)和自己写的并行执行程序,同等条件下,Ubuntu(Linux系统)会比Windows快一些 [^1]。 ### 硬件及其他要求 若从零开始本地部署,硬件设备推荐CPU为i5 - 12400F、MEM为16GB 3200Hz、SSD为1TB、GPU为RTX 4060Ti 8GB。基本流程还包括安装ubuntu22.04、安装cuda 12.3、拉取Tensorrt - LLM代码、编译docker、在docker内部编译Tensorrt - LLM(参考文档)、下载模型和权重、从checkpoint模型转换到tensorrt engine、使用example/run.py加载模型并推理 [^4]。
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