性能监控工具(nmon)

nmon是一款广泛应用于企业的Linux服务器监控工具,它资源消耗低,提供全面的监控数据。具备屏幕交互、数据收集和定时执行三种模式。在使用中,首先确定服务器系统版本,下载并安装nmon,然后通过快捷键在交互模式下监控CPU和内存。数据收集模式可设置采集间隔和次数,生成的数据文件可以用nmon analyser分析。定时执行模式则用于长时间监控。

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nmon

这个工具,虽然不是我们课程中的重点监控工具,但是,再企业中,应用范围是比较广
nmon:这个工具,只能监控,linux服务器(不能监控windows)
这个工具,是一个独立工具,不依赖我们性能测试工具的
这个工具,进行服务器资源监控时,本身资源消耗很少,收集的监控数据比较全。

nmon有三种运行模式:
屏幕交互模式
数据收集模式—这一种用的比较多
定时执行模式

nmon的使用
1、获取nmon工具
要知道服务器是什么系统
查看centos系统的版本命令:cat /etc/redhat-release

查看 debain家族 ubuntu系统:ls -l /etc/*release*

看到系统架构 x84_64:uname -a

2、下载服务器对应版本的nmon工具

安装解压到服务器中

3、服务器中执行nmon进行监控

1、屏幕交互模式:(进入解压的文件目录下,执行系统对应的文件):./nmon_x86_64_centos7
在这里插入图片描述
直接对应的快捷字母,查看服务的监控
按下c

### 部署 Stable Diffusion 的准备工作 为了成功部署 Stable Diffusion,在本地环境中需完成几个关键准备事项。确保安装了 Python 和 Git 工具,因为这些对于获取源码和管理依赖项至关重要。 #### 安装必要的软件包和支持库 建议创建一个新的虚拟环境来隔离项目的依赖关系。这可以通过 Anaconda 或者 venv 实现: ```bash conda create -n sd python=3.9 conda activate sd ``` 或者使用 `venv`: ```bash python -m venv sd-env source sd-env/bin/activate # Unix or macOS sd-env\Scripts\activate # Windows ``` ### 下载预训练模型 Stable Diffusion 要求有预先训练好的模型权重文件以便能够正常工作。可以从官方资源或者其他可信赖的地方获得这些权重文件[^2]。 ### 获取并配置项目代码 接着要做的就是把最新的 Stable Diffusion WebUI 版本拉取下来。在命令行工具里执行如下指令可以实现这一点;这里假设目标路径为桌面下的特定位置[^3]: ```bash git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git ~/Desktop/stable-diffusion-webui cd ~/Desktop/stable-diffusion-webui ``` ### 设置 GPU 支持 (如果适用) 当打算利用 NVIDIA 显卡加速推理速度时,则需要确认 PyTorch 及 CUDA 是否已经正确设置好。下面这段简单的测试脚本可以帮助验证这一情况[^4]: ```python import torch print(f"Torch version: {torch.__version__}") if torch.cuda.is_available(): print("CUDA is available!") else: print("No CUDA detected.") ``` 一旦上述步骤都顺利完成之后,就可以按照具体文档中的指导进一步操作,比如调整参数、启动服务端口等等。整个过程中遇到任何疑问都可以查阅相关资料或社区支持寻求帮助。
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