对比传统调试：AI如何10倍速解决Llama Runner崩溃

原创 于 2025-12-19 11:02:25 发布 · 531 阅读 · 9 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

快速体验

  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容： 
    创建一个性能对比工具，能够同时运行传统调试方法和AI辅助方法来解决Llama Runner的exit status 2问题。工具应记录：1) 问题识别时间；2) 修复方案生成时间；3) 修复成功率。使用Python实现，包含可视化对比图表，支持导出PDF报告。集成到快马平台作为模板项目。
  3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

示例图片

最近在开发一个基于Llama Runner的项目时，遇到了一个让人头疼的问题：进程突然崩溃，并显示错误信息llama runner process has terminated: exit status 2。作为开发者，我自然想尽快解决这个问题，但传统的手动调试方法效率低下，于是我决定尝试使用AI工具来辅助解决。通过这次经历，我深刻体会到了AI在调试过程中的巨大优势，尤其是在效率提升方面。

1. 传统调试方法的痛点

在遇到exit status 2错误时，传统调试方法通常包括以下几个步骤：

  1. 查看日志文件：首先需要找到相关的日志文件，分析错误信息。这一步可能需要花费大量时间，尤其是当日志文件分散或信息不明确时。
  2. 手动排查代码：根据日志提示，逐行检查代码，寻找可能的错误来源。如果代码量较大，这一步会非常耗时。
  3. 查阅文档和社区：如果无法通过日志和代码找到问题，开发者可能需要查阅官方文档或社区论坛，寻找类似问题的解决方案。
  4. 尝试修复：最后，根据收集到的信息尝试修复问题，可能需要多次测试和调整。

整个过程不仅耗时，而且成功率并不高，尤其是对于复杂的问题。

2. AI辅助调试的优势

相比之下，使用AI工具辅助调试可以显著提高效率。以下是AI工具在解决exit status 2问题时的优势：

  1. 快速识别问题：AI工具可以通过分析错误信息和代码上下文，快速定位问题根源。例如，它能立即识别出exit status 2可能由权限问题、资源不足或配置错误引起。
  2. 生成修复方案：AI工具不仅能识别问题，还能提供具体的修复建议，比如修改配置文件、调整权限或升级依赖库。
  3. 自动化测试：AI工具可以自动测试修复方案，确保问题被彻底解决，避免了手动测试的繁琐过程。
  4. 学习与优化：AI工具还能从每次调试中学习，未来遇到类似问题时能更快响应。

3. 性能对比工具的实现

为了更直观地展示AI工具的效率优势，我开发了一个性能对比工具，用于记录和比较传统调试方法与AI辅助方法在解决exit status 2问题时的表现。工具的主要功能包括：

  1. 问题识别时间：记录从问题出现到识别出问题根源所花费的时间。
  2. 修复方案生成时间：记录从识别问题到生成可行修复方案的时间。
  3. 修复成功率：统计两种方法的修复成功率，确保数据具有说服力。

工具使用Python实现，并通过可视化图表展示对比结果，支持导出PDF报告。通过这个工具，开发者可以清晰地看到AI辅助调试的效率提升。

4. 集成到InsCode(快马)平台

为了便于其他开发者使用，我将这个性能对比工具集成到了InsCode(快马)平台上。平台的一键部署功能让整个工具的使用变得非常简单，无需手动配置环境或安装依赖。

示例图片

在平台上，开发者可以直接运行工具，生成对比报告，并根据报告结果选择最适合的调试方法。这种集成不仅提高了工具的可用性，也让更多人能够体验到AI辅助调试的便捷性。

5. 实际体验与总结

通过这次经历，我深刻感受到AI工具在软件开发中的潜力。传统调试方法虽然可靠，但在效率上远远落后于AI辅助方法。尤其是在处理复杂问题时，AI工具能够提供快速、准确的解决方案，大大缩短了开发周期。

如果你也经常遇到类似的调试问题，不妨试试InsCode(快马)平台上的AI辅助工具。它不仅操作简单，还能显著提升你的开发效率。

快速体验

  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容： 
    创建一个性能对比工具，能够同时运行传统调试方法和AI辅助方法来解决Llama Runner的exit status 2问题。工具应记录：1) 问题识别时间；2) 修复方案生成时间；3) 修复成功率。使用Python实现，包含可视化对比图表，支持导出PDF报告。集成到快马平台作为模板项目。
  3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

ModuleNotFoundError: No module named ‘llama_index.llms.openai_like‘ 解决方案
weixin_43178406的博客
08-28 1万+
本文主要介绍了ModuleNotFoundError: No module named 'llama_index.llms.openai_like’解决方案，希望能对使用llama index的同学们有所帮助。 文章目录 1. 问题描述 2. 解决方案
ModuleNotFoundError: No module named ‘llama_index.vector_stores‘解决方案
热门推荐
weixin_43178406的博客
08-13 2万+
本文主要介绍了ModuleNotFoundError: No module named 'llama_index.vector_stores’解决方案，希望能对使用llama index的同学们有所帮助。 文章目录 1. 问题描述 2. 解决方案
解决报错Error: timed out waiting for llama runner to start - progress 0.00 -
2301_82005819的博客
10-25 4038
近期对ai大模型十分感兴趣，因此在学习使用ollama，但在此过程中遇到了在ubuntu 20.04中运行完 ollama run 模型名称的代码后，模型成功success的pull下来了，但是在run运行时一直在等待响应直到最后time out。在升级cuda版本后，很顺利的解决了这个问题。首先如果你运行的是大模型 例如llama3:80b等等，因为模型大，响应时间可能不够因此可以通过增加time out的时间来等待其响应，默认正常的time out时间是两分钟。
Docker+Ollama 报错 Error: llama runner process has terminated 解决方案
AlexOasis的博客
04-30 1728
将C:\Program Files\Docker\Docker\resources\bin文件夹下的ggml-base.dll文件改名，如加个.old后缀，至此问题可以得到有效解决！最新的Docker Desktop（4.41.0，2025-04-28）引入Model Runner（llama等dll），导致与Ollama冲突。有可能后续一段时间docker Desktop升级后都要如此处理，来解决与Ollama两者冲突问题。ip的11434端口依然在运行“Ollama is running”
Deepseek-671B: Error: timed out waiting for llama runner to start - progress 0.00 on
cuiyuan605的专栏
02-11 1391
ollama加载deepseek-r1:671b模型报错处理
Windows 10 上运行 Ollama 时遇到 llama runner process has terminated: exit status 2
m0_60414444的博客
04-25 7827
临时禁用杀毒软件（如 360、火绒）或防火墙，某些安全软件可能拦截 Ollama 的子进程。如果没有运行，右键手动启动；如果启动失败，尝试重新安装 Ollama。确保 Windows 10 已更新至最新版本（设置 > 更新和安全）。确保没有其他程序占用 GPU 资源（如游戏、深度学习任务）。文件中的具体报错（如 CUDA 版本不匹配、内存不足等）。错误，可能是由多种原因引起的。，添加 Ollama 的安装路径。如果问题依旧，尝试其他模型（如。（AMD）检查工具是否正常输出。，再执行 Ollama 命令。
Error: llama runner process has terminated: exit status 0xc0000409 问题解决办法
happycell188的博客
02-11 2917
以我自身经历为例，之前由于 ollama 版本过旧，在部署时出现 “Error: llama runner process has terminated: exit status 0xc0000409” 的错误提示，升级 ollama 版本后，部署顺利完成，相关问题也得以解决。建议你密切关注模型所需的版本要求，及时将系统中相关库的版本升级到与模型适配的版本。在大模型部署过程中，格式转换环节若使用了高版本的 llama.cpp 库，而系统当前运行的版本较低，就会出现版本不兼容的情况。
Ollama报错：Error: llama runner process has terminated: exit status 0xc0000409
sagima_sdu的博客
07-03 1万+
原因很简单，新的模型，在使用llama.cpp/convert-hf-to-gguf.py做格式转换时，使用的较高版本的llama.cpp库，而系统目前使用的版本偏低，导致不兼容。今天听说谷歌家的Gemma2性能很好，于是在Ollama上下载到本地测试一下。简单来说，Ollama版本低了，需要更新。升级后，再次测试，一切正常。首先查看当前的软件版本。
Error: llama runner process has terminated: exit status 2
weixin_42716893的博客
07-01 1200
Error: llama runner process has terminated: exit status 2错误是近期刚刚由于某些软件版本原因爆发的错误。估计很多人都已经用大模型查过怎么处理了，所以我就不再做原因分析了和重复赘述了，如果别的办法都不行可以尝试下面的解决方案。解决方案：安装最新的 Microsoft Visual C++ Redistributable 版本后，系统需要重启。
ollama运行qwen2出错Error: llama runner process has terminated: signal: aborted (core dumped) ，已解决
weixin_42458975的博客
06-11 1万+
做格式转换时，使用的较高版本的llama.cpp库，而我们使用的版本偏低，导致不兼容。在网上查找资料，该种情况的原因是：qwen2的这些模型，在使用。升级后，版本：ollama version is 0.1.42。进入到ollama官网，选择重新下载安装即可。
【BUG】Error: llama runner process has terminated: exit status 127
心有猛虎细嗅蔷薇
11-15 6017
本地私有化部署大模型，主流的工具是。但是笔者本地报错了，查下或者使用[三方镜像](https://docker.aityp.com/image/docker.io/ollama/ollama:rocm） rocm 是支持GPU的意思。初步分析是缺少cuda的驱动，版本是V12。到英伟达官网（需要注册）查到对应的驱动，因为rocm 底层操作系统镜像是centos，所有高版本的工具都没有了。出现的终端，输入accpet，然后下一个界面出现的“X”按Enter键取消，选择“Install”进行安装。验证。
【人工智能编程】Llama 4与GPT-5开源闭源模型编程能力对比及未来展望：从代码生成到多语言支持的全面解析
07-24
内容概要：本文详细对比了Llama 4和GPT-5这两款顶尖人工智能编程模型，Llama 4是Meta旗下的开源大模型，以其开源特性吸引全球开发者共同优化和应用拓展，采用混合专家（MoE）架构和多模态能力，具备成本低、可定制性...
本教程用作于校园跑刷跑，适用于除了部分不提供bl锁的手机类型（如vivo）
12-18
根据原作 https://pan.quark.cn/s/801a2ca3e47c 的源码改编 前言 本教程用作于校园跑刷跑，适用于除了部分不提供bl锁的手机类型（如vivo） 需要下载FakeLocation以及刷入面具 具体方法会在md文件中说明
【VSG 并网空载仿真】虚拟同步发电机并网空载仿真，包含有功-无功功率环与电压-电流双闭环研究（Matlab代码实现）
12-18
【VSG 并网空载仿真】虚拟同步发电机并网空载仿真，包含有功-无功功率环与电压-电流双闭环研究（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了虚拟同步发电机（VSG）并网空载仿真的Matlab代码实现，重点研究了有功-无功功率环与电压-电流双闭环控制系统的设计与仿真。通过对VSG控制策略的建模，展示了其在并网运行时的动态响应特性与稳定性控制能力，涵盖虚拟同步机的核心控制逻辑、功率调节机制及双闭环结构的协调作用，适用于电力系统中分布式电源的并网仿真分析。; 适合人群：具备电力系统基础知识和Matlab/Simulink仿真经验的电气工程专业学生、研究人员及从事新能源并网技术开发的工程师。; 使用场景及目标：①掌握虚拟同步发电机的基本工作原理与控制结构；②实现VSG并网空载工况下的系统仿真；③深入理解有功-无功功率解耦控制与电压-电流双闭环设计方法；④为后续研究VSG在复杂电网环境中的动态行为提供仿真基础。; 阅读建议：建议结合Matlab代码与电力系统控制理论同步学习，重点关注控制环路参数设计与仿真结果分析，可通过调整控制器参数验证系统稳定性变化，进一步拓展至负载工况或多机并网场景的研究。
需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究（Matlab代码实现）
12-18
需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕需求响应动态冰蓄冷系统及其优化策略展开研究，结合Matlab代码实现，探讨在需求响应背景下冰蓄冷系统的动态特性与运行优化方法。研究聚焦于通过优化算法提升系统在电力负荷高峰时段的调节能力，降低能耗与运行成本，同时兼顾电网侧的负荷平衡目标。文中详细构建了系统数学模型，并采用Matlab进行仿真验证，复现了顶级EI论文中的优化方法，体现了较强的工程应用与学术参考价值。; 适合人群：具备一定电力系统、能源管理或优化算法基础，从事科研或工程应用的研发人员、高校研究生及高年级本科生。; 使用场景及目标：①研究冰蓄冷系统在需求响应机制下的运行优化策略；②学习如何利用Matlab实现能源系统建模与优化算法仿真；③复现高水平论文中的优化模型，提升科研能力与项目实践水平。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐步理解模型构建与求解过程，重点关注目标函数设计、约束条件设置及优化算法的选择，同时可参考文中提及的EI论文深入掌握研究背景与技术细节。
STM32电机库无感代码注释无传感器版本龙贝格观测三电阻双AD采样前馈控制弱磁控制斜坡启动
12-18
STM32电机库无感代码注释无传感器版本龙贝格观测三电阻双AD采样前馈控制弱磁控制斜坡启动内容概要：本文档为一份关于STM32电机控制库的无传感器版本代码注释资料，重点实现了基于龙贝格观测器的无感FOC控制算法，涵盖三电阻双通道AD采样、前馈控制、弱磁控制及斜坡启动等关键技术。文档详细解析了电机控制中核心算法的实现逻辑与代码结构，适用于永磁同步电机（PMSM）的高性能控制场景，突出无位置传感器控制的技术难点与解决方案。; 适合人群：具备嵌入式开发基础，熟悉STM32平台及电机控制原理的工程师或研究人员，尤其适合从事无感FOC算法开发、电机驱动设计等相关工作的技术人员。; 使用场景及目标：①掌握基于龙贝格观测器的无传感器电机控制实现方法；②理解前馈补偿、弱磁扩速、斜坡启动等高级控制策略的设计思路与工程应用；③应用于电动工具、无人机、电动汽车等对体积和可靠性要求较高的电机控制系统开发中。; 阅读建议：建议结合STM32硬件平台与实际电机进行调试验证，重点关注观测器参数整定、AD采样同步性及弱磁控制稳定性，配合示波器与上位机工具进行波形分析与性能优化。
【python毕业设计】基于Python的Flask+Vue物业管理系统 源码+论文+sql脚本 完整版
最新发布
12-18
这个是完整源码 python实现 Flask，Vue 【python毕业设计】基于Python的Flask+Vue物业管理系统 源码+论文+sql脚本 完整版 数据库是mysql 本文首先实现了基于Python的Flask+Vue物业管理系统技术的发展随后依照传统的软件开发流程，最先为系统挑选适用的言语和软件开发平台，依据需求分析开展控制模块制做和数据库查询构造设计，随后依据系统整体功能模块的设计，制作系统的功能模块图、E-R图。随后，设计框架，依据设计的框架撰写编码，完成系统的每个功能模块。最终，对基本系统开展了检测，包含软件性能测试、单元测试和性能指标。测试结果表明，该系统能够实现所需的功能，运行状况尚可并无明显缺点。本文首先实现了基于Python的Flask+Vue物业管理系统技术的发展随后依照传统的软件开发流程，最先为系统挑选适用的言语和软件开发平台，依据需求分析开展控制模块制做和数据库查询构造设计，随后依据系统整体功能模块的设计，制作系统的功能模块图、E-R图。随后，设计框架，依据设计的框架撰写编码，完成系统的每个功能模块。最终，对基本系统开展了检测，包含软件性能测试、单元测试和性能指标。测试结果表明，该系统能够实现所需的功能，运行状况尚可并无明显缺点。本文首先实现了基于Python的Flask+Vue物业管理系统技术的发展随后依照传统的软件开发流程，最先为系统挑选适用的言语和软件开发平台，依据需求分析开展控制模块制做和数据库查询构造设计，随后依据系统整体功能模块的设计，制作系统的功能模块图、E-R图。随后，设计框架，依据设计的框架撰写编码，完成系统的每个功能模块。最终，对基本系统开展了检测，包含软件性能测试、单元测试和性能指标。测试结果表明，该系统能够实现所需的功能，运行状况尚可并无明显缺点。本文首先实现了基于Python的Flask+Vue物业管理系统技术的发
C#实现的简单串口通信
12-18
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 SerialPort-Communication C#实现的串口通信 下面最新效果图来自 https://.com/SylvesterLi/SerialPort-Communication 编译好的可执行文件在Release下 https://.com/naihaishy/SerialPort-Communication/releases WinForm 效果图1 效果图2
使用C#+WinForm编写的串口助手
12-18
源码地址： https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 # SerialAssistant串口助手 下载地址： 本仓库release文件夹 在线下载：http://mculover666.cn/SerialAssistant.zip 功能说明 本项目是使用C# + WinForm框架编写的串口助手。 目前版本为2.0.0版本，拥有以下功能： 未打开串口时，自动扫描可用端口 接收数据支持文本或者HEX方式显示 支持接收数据加入时间戳 支持将当前接收数据保存为文件 支持发送文本数据或HEX数据 支持自动定时发送数据 支持从文件中(.txt, .json)加载数据到发送文本框 支持发送数据记录(不重复记录) ……欢迎加入更多功能 环境说明 VS2019 .NET Framework 4.5 教程 C#上位机开发（一）—— 了解上位机 C#上位机开发（二）—— Hello，World C#上位机开发（三）—— 构建SerialAssistant雏形 C#上位机开发（四）—— SerialAssistant功能完善 C#上位机开发（五）——SerialAssistant界面升级（WinForm界面布局进阶） C#上位机开发（六）——SerialAssistant功能优化（串口自动扫描功能、接收数据保存功能、加载发送文件、发送历史记录、打开浏览器功能、定时发送功能） C#上位机开发（七）—— 修改窗口图标和exe文件图标 C#上位机开发（八）—— 美化界面（给按钮添加背景） 更新日志 2018/6/3 完成串口属性设置，打开与关闭异常处理; 字符串发送功能; 字符串接收功能; 2018/6/4 完善串口扩展功能界面部分 2018/6/6 完善...
Error: 500 Internal Server Error: llama runner process has terminated: signal: killed
11-05
<think>我们正在解决的是 `Error: 500 Internal Server Error: llama runner process has terminated: signal: killed` 错误。这个错误通常表示Ollama服务在运行模型时，llama runner进程被系统终止（通常是由于资源不足，如内存或显存不足）。 根据之前的引用和常见问题，我们可以从以下几个方面着手： 1. 检查资源限制：内存/显存不足是最常见的原因。 2. 检查模型大小与可用资源是否匹配。 3. 尝试使用量化版本模型（如q4_0, q5_K_M等）以减少资源占用。 4. 升级Ollama版本（引用[1]提到升级解决类似问题）。 5. 检查是否有其他进程杀死llama runner（如OOM Killer）。 具体步骤： ### 步骤1：检查可用资源 首先，检查系统的内存和显存（如果使用GPU）使用情况。 ```bash # 内存检查 free -h # 显存检查（如果有GPU） nvidia-smi ``` 如果资源接近满载，考虑释放资源或使用更小的模型。 ### 步骤2：使用量化模型 尝试拉取量化版本的模型（通常模型标签中带有q4、q5等），例如： ```bash ollama run llama2:7b-chat-q4_0 ``` 或者在模型名称中指定量化级别，如`qwen:4b-q4_0`（具体模型量化版本需查看Ollama模型库）。 ### 步骤3：调整Ollama的资源限制（如果可能） 目前Ollama不支持直接配置资源限制，但可以通过环境变量`OLLAMA_NUM_GPU`控制GPU使用（对于多GPU）或通过系统级限制（如cgroup）来控制内存使用。 对于内存不足，可以尝试设置交换空间（swap）以扩展可用内存： ```bash # 创建4GB的交换文件（如果还没有或不够） sudo fallocate -l 4G /swapfile sudo chmod 600 /swapfile sudo mkswap /swapfile sudo swapon /swapfile ``` ### 步骤4：升级Ollama 升级到最新版本可能解决一些已知问题（引用[1]）： ```bash curl https://ollama.ai/install.sh | sh ``` 或者重新安装指定版本（如引用[5]中通过重新拉取模型解决）。 ### 步骤5：检查系统日志 查看系统日志，确认是否有进程被OOM Killer终止： ```bash dmesg -T | grep -i 'killed process' ``` 如果看到llama runner进程被杀死，说明内存不足。 ### 步骤6：降低并行请求数量 如果同时有多个请求，可以尝试减少并发数，因为每个模型运行都会占用大量内存。 ### 步骤7：使用CPU模式 如果GPU资源不足，可以尝试强制使用CPU模式（但速度会变慢）： ```bash OLLAMA_NUM_GPU=0 ollama run llama2 ``` ### 步骤8：检查模型文件完整性 删除模型并重新拉取（引用[5]中通过重新拉取解决）： ```bash ollama rm <model_name> ollama run <model_name> ``` 如果以上步骤无法解决，可能需要考虑升级硬件或使用云服务。 下面我们生成相关问题： </think>### 解决 `Error: 500 Internal Server Error: llama runner process has terminated: signal: killed` 的方法 此错误通常表示 Ollama 进程因资源不足被系统强制终止（OOM Killer），可通过以下步骤解决： --- #### 1. **检查内存资源** ```bash free -h # 查看可用内存 dmesg | grep -i 'killed process' # 查看系统终止记录 ``` - **现象**：内存不足导致进程被终止 - **解决**： - 扩展交换空间（至少为物理内存的1.5倍）： ```bash sudo fallocate -l 4G /swapfile sudo chmod 600 /swapfile sudo mkswap /swapfile sudo swapon /swapfile ``` - 关闭非必要进程释放内存 --- #### 2. **切换量化模型版本**（关键步骤） ```bash ollama run <model>:<quantization> # 例如：qwen2:1.5b-instruct-q5_K_M ``` - **量化级别参考**（资源占用从低到高）： ```markdown q2_K > q3_K > q4_0 > q5_0 > q5_K_M > q6_K > q8_0 > fp16 ``` - **建议**： - 8GB内存：使用`q4_0`或更低量化级别 - 4GB内存：使用`q3_K`或`q2_K`（如`qwen2:0.5b-q2_K`） > 引用[5]证实切换量化版本可解决进程终止问题[^5] --- #### 3. **显存优化（GPU环境）** ```bash export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 # 限制单GPU export OLLAMA_NUM_GPU=1 # 限制GPU使用数量 ``` - **NVIDIA用户额外操作**： ```bash nvidia-smi --gpu-reset # 重置GPU状态 sudo nvidia-persistenced # 启用持久化模式 ``` --- #### 4. **修正模型加载错误** ```bash cd ollama.cpp && git reset --hard 46e12c4 # 回退到稳定版本 ollama rm <model_name> # 删除损坏模型 ollama pull <model>:<quant> # 重新拉取正确版本 ``` > 引用[4]验证此方法有效解决GGML_ASSERT错误[^4] --- #### 5. **资源限制配置** 创建`/etc/systemd/system/ollama.service.d/limits.conf`： ```ini [Service] MemoryHigh=90% # 软内存限制 MemoryMax=95% # 硬内存限制 CPUQuota=80% # CPU占用限制 ``` 生效配置： ```bash sudo systemctl daemon-reload sudo systemctl restart ollama ``` --- #### 6. **验证解决** ```python import ollama response = ollama.chat(model='qwen2:1.5b-q4_0', messages=[{'role': 'user', 'content': 'test'}]) print(response) # 应返回有效响应 ``` --- ### 故障排查矩阵 | 现象 | 可能原因 | 解决方案 | |------|----------|----------| | 进程随机终止 | 内存溢出 | 增加swap/使用轻量模型 | | CUDA相关错误 | 显存不足 | 限制GPU数量/降量化 | | GGML_ASSERT失败 | 模型损坏 | 回退llama.cpp版本[^4] | | 高频终止 | 资源竞争 | 配置cgroup限制 | > 通过对比资源监控数据与进程终止时间戳，可精确定位资源瓶颈节点[^1]
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

StarfallRaven13

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值