进程调度

概念

  • 周转时间
    • 作 业 完 成 时 间 − 作 业 提 交 时 间
    • 作业提交时间不是作业进内存的时间,而是发出请求,提交就开始计时,如果无法安排进内存,那么就等待,等待的这部分时间也要计数。
  • 平均周转时间
    • 1++nn 作 业 1 周 转 时 间 + · · · + 作 业 n 周 转 时 间 n
  • 带权周转时间
    • 作 业 周 转 时 间 作 业 实 际 运 行 时 间
  • 平均带权周转时间
    • 1++nn 作 业 1 带 权 周 转 时 间 + · · · + 作 业 n 带 权 周 转 时 间 n

算法

先来先服务(First Come First Served,FCFS)

优先级调度(PSA)

时间片轮转(Round-Robin,RR)

最短作业优先(Shortest Job First,SJF)

最高响应比(Highest Response Ratio Next,HRRN)

多级反馈队列(Multilevel Feedback Queue,MFQ)

### 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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