胡言乱语话USB

  

首先,要明白两个观点。第一,USB总线上所有的事务(数据流传输)都是由USB Host主动发起,而USB设备永远永远都是只是被动地接收然后处理USB Host发来的各种各样的命令(要求)。第二,中断是USB HostUSB设备之间的信令员,USB Host所有的要求都是通过这个信令员即中断来通知USB设备。

我们可以将整个USB数据通信过程看成是由一个一个的数据包构成,而这些数据包又分很多类,比如:令牌包,数据包,握手包,帧起始包。令牌包又分In包,Out包,Setup包。有一点我觉得对于刚开始接触USB的人来说,一定要弄清楚这么多包,哪些是由硬件自动来处理,哪些是要由驱动程序去处理的,如果这点没有弄清楚,写或者看驱动代码时往往会摸不着头脑.

 

 

下面通过分析USB Host读取USB设备描述符整个过程来说明这个问题:
    1.上图中粉红色的Packet#表示是主机发出,设备接收包;淡青色的Packet#表示是设备发出,主机接收包。如果区分不了这两种颜色,可以根据箭头的方向来区分,>”这个表示是主机发出,设备接收的包;”<” 表示是设备发出,主机接收的包。 

 2.图中灰色的部分表示,这些包在写驱动的时候是不太需要关心的地方,但是要了解有这么一个过程,这些灰色的部分都是由硬件自动处理.

 3.那设备驱动要做的是什么呢?就是根据设备产生的中断来读取、解析、回应相应的数据包,注意上图中土黄色和淡蓝色两个数据包。 

 4. 下面详细分析整个过程,以及设备驱动该干些什么? 

 1) 在控制传输阶段,任何一个传输都是由Setup包发起(Packet#96)

 2) USB设备接收到这个包,并识别出这是一个Setup包时,USB设备会产生一个Setup中断,有的称之为控制端点/端点0中断,以便通知MCU主机有任务下来啦,准备开始做事啦,这个动作都是由硬件自动完成 

 3) 紧接着Setup包的是,USB主机下达给USB设备具体是什么任务了,我们可以认为这个过程几乎是和Setup中断同时完成. (Packet#97)

4) 既然发生了Setup中断,USB设备驱动就可以认为主机有命令下达,USB设备收到主机下达命令后,由USB设备驱动发送一个Setup应答包,表示说长官,命令已经收到” (Packet#98)

5) 设备已经接收到了主机的命令,那么USB设备驱动现在就要解析这个命令,来得知USB主机到底下达的是什么命令,在这里通过解析黄色数据 ” 80 06 00 01 00 00 40 00”可以得知该命令的意思是主机要求设备发送设备描述符,具体解析过程就是协议规范的内容了

6) 既然USB设备已经成功得知了USB主机的命令是要发送设备描述符,那USB设备就赶紧去查找这些设备描述符在哪里? 

7) 那驱动已经找到了设备描述符了,驱动是不是该把这个设备描述符发给USB主机呢?答案是NoNoNo,原因就是开篇就提到的,所有的传输都是有主机主动发起,设备被动响应。现在虽然USB主机通知设备主机要设备描述符信息,但是主机目前并没有要求主机将这些信息发回去,所以,设备就算已经找到了描述符,也不能主动给主机发这些信息。打一个不太恰当的比喻,就好比一场足球比赛,教练让你活动活动,准备上场”,现在你准备活动已经做完了,那你可不能立马就冲到场上去踢球,即使你活动完了,你还得等待教练的下一步指示,因为教练还得安排决定让谁下场,什么时候下场比较合适…. 等到教练说上场吧,那你就可以上场了… 好像比较扯了….哈哈  

8) USB主机下一个IN包通知USB设备回应刚才的命令,相当于教练喊上场,当USB设备收到这个IN包时,产生一个IN中断来通知MCU,那这时表示设备收到了上场的命令了。(Packet#103)

9) 这时,USB设备驱动把找到的设备描述符发送给USB主机。(Packet#104)

10) 主机收到设备回应的设备描述符后,给设备发一个握手包,表示已经收到设备的回应包了。(Packet#105) 11) 接下来,USB主机会发送一个0字节的数据包来作为状态响应,并且设备发一个握手包来结束整个过程,这是由硬件自动完成. (Packet#108/109/110)

    由此可见,在控制传输过程中,USB设备驱动比较关心的应该是45689这些步骤,其他的差不多都由硬件自动完成了。

<think>好的,用户遇到了Ollama模型输出胡言乱语的问题,需要帮助解决。首先,我需要回忆Ollama的相关知识,并结合之前提供的引用内容来分析可能的原因和解决方案。 首先,根据引用[3],AMD Ryzen 7 8845H内置NPU运行13B及以下的模型没问题,但模型能力有限,适合特定场景。如果用户使用的是较小的模型,可能在复杂任务上表现不佳,导致输出不连贯。这可能是一个原因,需要检查模型参数大小是否合适。 接下来,引用[2]提到Transformer之前的模型如RNN、LSTM存在处理长序列困难的问题。虽然Ollama可能基于Transformer,但如果模型本身架构或训练不足,也可能导致生成内容混乱。需要确认模型结构是否有优化,或者是否存在训练数据不足的情况。 引用[4]提到LoRA合并到原始模型的方法,如果用户自行合并模型,可能合并过程中出现问题,导致模型参数错误,从而输出异常。需要检查是否进行了模型融合,并确保步骤正确。 然后,常见的模型输出问题可能包括温度参数设置过高导致随机性大,或者重复惩罚不足导致重复内容。此外,提示词不够明确也可能让模型生成无关内容。需要建议用户调整这些参数,优化输入提示。 另外,硬件资源如内存或显存不足可能导致模型推理错误,需要检查系统资源是否足够支持当前模型运行。用户可能需要升级硬件或使用更小的模型。 最后,如果所有方法都无效,建议用户更新Ollama到最新版本,或者更换更稳定的模型,如引用[3]提到的13B以下模型,或考虑商业模型如ChatGPT。 总结可能的解决方案步骤:检查模型大小、调整生成参数、优化输入提示、验证模型完整性、确保资源充足、更新或更换模型。需要将这些有条理地呈现给用户,并提供相关问题引导深入探讨。</think>### Ollama模型输出胡言乱语的解决方案 #### 1. **检查模型参数规模** - 如果使用小参数模型(如7B以下),其逻辑推理能力较弱,容易生成无意义内容。建议尝试更大规模模型(如13B及以上),但需确保硬件支持(如AMD Ryzen 7 8845H内置NPU可运行13B模型)[^3]。 - 若硬件受限,可调整模型量化等级(如从`q4`改为`q5`)以提升精度: ```bash ollama run llama2:13b-q5_k_m ``` #### 2. **调整生成参数** - **温度值(Temperature)**:降低温度值(默认0.8)可减少随机性: ```bash OLLAMA_TEMPERATURE=0.3 ollama run mistral ``` - **重复惩罚(Repeat Penalty)**:增加惩罚值(默认1.1)避免重复内容: ```bash OLLAMA_REPEAT_PENALTY=1.3 ollama run mistral ``` #### 3. **优化输入提示(Prompt)** - 明确任务类型:例如生成文本时添加结构化要求: ``` 请生成3条请假理由,要求:1.真实可信 2.包含具体细节 3.使用正式语气 ``` - 添加示例参考(Few-shot Learning): ``` 示例:因家中水管爆裂需紧急处理,附物业维修通知单。 请生成类似的请假理由: ``` #### 4. **验证模型完整性** - 若使用合并后的模型(如LoRA微调模型),需检查合并过程是否正确: ```bash # 引用[4]的模型合并命令示例 python merge_lora_weights.py --base_model=llama-7b --lora=my_lora --output=merged_model ``` - 重新下载基础模型文件: ```bash ollama rm llama2 ollama pull llama2 ``` #### 5. **硬件资源检查** - 运行模型时监控显存/内存占用,避免资源不足导致输出异常。13B模型通常需要至少16GB内存。 - 使用`nvidia-smi`或任务管理器确认资源使用情况。 #### 6. **尝试其他模型框架** - 如果问题持续,可切换至其他优化版本(如`mistral`模型对长文本处理更稳定): ```bash ollama run mistral ``` - 对于关键任务,建议直接使用商业API(如ChatGPT)。
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