【Linux】rpm 讲解

    CentOS 6.5主要有rpm和yum这两种包软件的管理。两种包的管理各有用处,其中主要区别是:YUM使用简单但需要联网,YUM会去网上的YUM包源去获取所需要的软件包。而RPM的需要的操作经度比较细,需要我们做的事情比较多。

    软件包的安装和卸是很平常的事,但在Linux上面却不简单。Linux的其中一个哲学就是一个程序只做一件事,并且做好。组合小程序来完成复杂的任务,这样做有很多好处,但是各个小程序之间往往会存在着复杂的依赖关系。这时就有了redhat包管理器rpm。英文是redhat package manager ,redhat 软件包的管理

  rpm是以一种数据库记录的方式来将所需要的套件安装在Linux主机的一套管理程序。也就是说Linux系统中存在一个关于rpm的数据库,它记录了安装的包与包之间的依赖相关性。rpm包是预先在Linux主机上编译好并打包的文件,安装起来非常快捷。

RPM常用命令:

       -i   安装软件包
          --nodeps   不验证软件包的依赖
  -v  可视化,提供更多的详细信息的输出
  -h  显示安装进度
  另外的常用的附带参数为:
    --force 强制安装,即使覆盖其他包的文件也要安装
      -a 查询所有已经安装的软件包
      -f 查询 文件所属于的软件包
      -q 查询软件包(通常用来看下还未安装的软件包)
      -l 显示软件包的文件列表
      -d 显示被标注为文档的文件列表
      -c 显示被标注为配置文件的文件列表 最后这两个用的很少了
 

rpm -qa 显示系统中所有已经安装的rpm包 


转载原文:https://blog.youkuaiyun.com/shuaigexiaobo/article/details/79769175 

### 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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