fex:命令行文件探索者的新选择

fex:命令行文件探索者的新选择

fex A command-line file explorer prioritizing quick navigation. fex 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fex1/fex

在命令行环境下,文件管理一直是一个重要的组成部分。fex,一款灵感来源于Vimexafzf的命令行文件探索者,以快速浏览和导航为核心功能。

项目介绍

fex 是一款使用 Vim-like 键位绑定的命令行文件管理工具。其设计理念是让用户能够以近乎无感的操作在文件系统中快速移动和执行操作。这款工具适用于那些熟悉命令行操作,尤其是习惯于使用 Vim 编辑器的用户。

项目技术分析

fex 采用 Zig 编程语言开发,这是一种注重性能和安全的语言。它通过提供类似于 Vim 的键位绑定,让用户能够通过 j, k, h, l 等键在文件列表中上下左右移动,使用 / 键进行搜索,以及 : 键运行命令。

在技术架构上,fex 通过读取环境变量和命令行参数来进行配置,并且支持多种显示和搜索配置,例如是否显示隐藏文件、图标、文件大小等。此外,fex 还支持全屏模式,退出时可以恢复之前的屏幕状态。

项目技术应用场景

fex 非常适合以下场景:

  • 在服务器或者远程环境中,需要进行文件系统浏览和管理的开发者。
  • 需要快速访问文件和目录,尤其是那些习惯于命令行操作的资深用户。
  • 在那些没有图形界面或者图形界面受限的环境中,fex 可以提供一种高效的文件管理方式。

项目特点

  1. Vim-like 键位绑定fex 的键位设计类似于 Vim,对于习惯于 Vim 的用户来说,学习和使用起来更为自然和高效。

  2. 灵活的配置选项:用户可以根据自己的需求,通过命令行参数或环境变量来配置 fex 的行为。

  3. 快速搜索:支持模糊搜索和正则表达式搜索,用户可以快速定位到所需的文件或目录。

  4. 命令行集成fex 可以与命令行 shell 紧密集成,通过配置 shell 组件,用户可以快速打开 fex 并执行命令。

  5. 跨平台支持fex 支持多种操作系统,包括 macOS 和 Linux。

以下是一个简单的使用演示:

![fex screenshot](https://github.com/18alantom/fex/assets/29507195/61a4b2a2-19a2-44ca-9c71-27f70415d7ca)

安装 fex 非常简单,可以通过一个 bash 命令来进行:

curl -O https://raw.githubusercontent.com/18alantom/fex/master/install.sh && bash install.sh

用户还可以根据自己的需求,对 fex 进行详细的配置,包括显示配置、搜索配置等。

总的来说,fex 是一款功能强大、易于配置且高效的命令行文件探索工具,适用于广大开发者和系统管理员。通过其高效的文件导航和操作能力,可以显著提升命令行环境下的工作效率。

fex A command-line file explorer prioritizing quick navigation. fex 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fex1/fex

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

### 使用 vLLM Docker 镜像运行 Qwen2 模型 为了在内网环境中通过Docker和vLLM框架部署并运行Qwen2模型,需遵循特定步骤来准备环境、拉取镜像以及配置必要的启动参数。 #### 准备工作 确保本地机器上已预先安装好Docker服务,并且对于GPU加速支持的情况,还需确认CUDA环境的正确设置。此外,准备好用于存储模型文件的目标路径也是必不可少的一部分[^1]。 #### 获取vLLM镜像 采用阿里云提供的官方仓库地址获取适配于Qwen系列模型的vLLM版本镜像。这一步骤可通过执行`docker pull`命令完成,具体操作如下所示: ```bash docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/isdockers/vllm-openai:v0.6.1 ``` 此命令会从指定位置下载对应标签(`v0.6.1`)下的最新构建好的vLLM镜像至本机缓存中待后续调用[^3]。 #### 启动容器实例 当一切就绪之后,则可以通过定义一系列选项来创建一个新的容器实例以加载所需的Qwen2模型。下面给出了一组典型的命令行参数组合方式作为参考: ```bash docker run --rm \ -v /home/user/models:/data \ -p host_port:container_port \ --ipc=host \ --gpus '"device=device_id"' \ image_name \ --dtype float_type \ --served-model-name model_name \ --gpu-memory-utilization utilization_ratio \ --model path_to_model_directory ``` 其中, - `-v` 参数指定了宿主机上的目录映射到容器内部的位置; - `-p` 设置端口转发规则以便外部访问API接口; - `--ipc=host` 和 `--gpus` 分别用来优化进程间通信效率和支持多GPU场景下资源分配策略; - 而最后几个带有前缀双破折号 (`--`) 的部分则是传递给应用程序本身的初始化指令集,包括但不限于数据类型精度设定、提供在线服务使用的名称标识符、控制单张显卡内存利用率的比例值以及实际存放预训练权重文件夹的具体路径等细节说明。 特别需要注意的是,`--served-model-name` 参数不可或缺,它决定了客户端发起预测请求时所依据的服务名;另外,选用经过量化处理过的轻量级变体有助于降低计算成本的同时保持较高的性能表现水平[^4]。 ```python import requests response = requests.post( 'http://localhost:host_port/v1/completions', json={ "prompt": "你好", "max_tokens": 50, "temperature": 0.7, "top_p": 0.95, "n": 1, "stop": ["\n"], "logprobs": None, "echo": False } ) print(response.json()) ``` 上述代码片段展示了如何向已部署完毕的服务发送HTTP POST请求从而实现交互式对话功能演示的目的。
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