colab，无法正常输入命令，用shift+空格，解决

最新推荐文章于 2025-12-05 20:50:35 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-05 20:50:35 发布 · 215 阅读

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#linux

本文探讨了在IT技术中，使用特殊字符组合Shift+空格的实用功能，如何解决某些意想不到的问题或达到特定效果。

shift+空格，解决了。。。。

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jason0616

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jupyter notebook无法识别的空格，如何解决？

**My Coding Family**

09-02

373

🏆本文收录于《优快云问答解惑-专业版》专栏，主要记录项目实战过程中的Bug之前因后果及提供真实有效的解决方案，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由🚀；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！持续更新中，up！up！up！！

jupyter导入文件无法识别pd，且import pandas后无法使用pd：NameError: name ‘pd‘ is not defined，如何解决？

**My Coding Family**

10-14

1281

🏆本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏，该专栏专注于分享我在真实项目开发中遇到的各类疑难Bug及其深层成因，并系统提供高效、可复现的解决思路和实操方案。无论你是刚入行的新手开发者，还是拥有多年项目经验的资深工程师，本专栏都将为你提供一条系统化、高质量的问题排查与优化路径，助力你加速成长，攻克技术壁垒，迈向技术价值最大化与职业发展的更高峰🚀！

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1 条评论

优快云-Ada助手 2023.11.23
恭喜您持续创作博客，并且分享了解决colab输入命令问题的方法。我建议在下一篇博客中可以分享一些实际使用中遇到的问题和解决方案，或者是对于colab的一些高级功能进行介绍，这样可以让更多的读者受益。希望您能继续保持创作的热情，不断进步！

Colab使用踩坑

梆子井欢喜坨的博客

05-26

2185

1.防止断开一段时间没有交互就会被Google断开连接在浏览器控制台中使用脚本，保持连接 function ClickConnect() { console.log("Clicked on connect button"); document.querySelector("colab-connect-button").click() } setInterval(ClickConnect, 60000) 2. 挂载Google Drive 如果想要读取数据和保存数据，一定要连接到自己谷歌

Colab的使用细节

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01-28

894

在要插入代码或者文本的上方，光标放上去会出现插入代码还是文本的选项（及其便于排版）这个+部分的功能是类似于word里添加一个标题，在这个标题下的代码和文本可以收缩表示

Google Colab 使用指南

weixin_42409123的博客

03-09

431

挂载文件点击左边栏第三个图标，文件。点击上方出现的第三个图标，装载Google云端硬盘。装载后，界面如下。My_PYTHON是我自己设置的文件夹。降低tensorflow版本 colab自带的tensorflow 是2.x，许多函数无法用，故需要降低到1.x。输入：修改版本 %tensorflow_version 1.x 查看当前版本 import tensorflow as tf tf.version 上传py.文件并运行首先将想要运行的python文件放到云端硬盘中（在goo.

colabmy drive空格_在 Google Colab 中快速实践深度学习

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12-19

332

ColaboratoryColaboratory 是一个免费的 Jupyter 笔记本环境，不需要进行任何设置就可以使用，并且完全在云端运行。借助 Colaboratory，我们可以在浏览器中编写和执行代码、保存和共享分析结果，以及利用强大的计算资源，包含 GPU 与 TPU 来运行我们的实验代码。Colab 能够方便地与 Google Driver 与 Github 链接，我们可以使用 Open...

使用Google colab进行机器学习项目开发

@bangbang的博客

05-23

1795

您是否曾经想要一个易于配置的交互环境来运行您的机器学习代码，免费访问图GPU?Google Colab 正是我们要找的。在云上运Jupyter notebooks是一种方便易用的方式，但是免费版本对GPU的使用也做了一定的限制，但不影响我们基本的代码开发使用GPU。通过本博客，可以了解到以下技能: Google Colab 使用免费GPU加速训练使用Google Colab 的扩展包将数据保存到Google Drive，为pandas ,DataFrame等提供交互式显示。使用Google Col

使用Google colab训练神经网络

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03-26

1557

1、前提条件：可以科学上网，拥有谷歌账号（由于现在google账号比较难创建，而且创建了之后有时会让你去验证账号，输入手机号，往往不可行，建议去找些公众号购买一个谷歌账号，合理价格小于30元） 2、创建Google drive 3、进入到google drive中，点击New，新建一个Folder，命名为“craters”（这里自己取名字）可以看到 4、右键，点击connect mor...

Colab平台使用（GPU、挂载、tf版本、运行py脚本、设置点击脚本）

DoubleL's

08-27

3775

重点：选择GPU、挂载谷歌云端、选择tf版本、运行py脚本、设置点击不断连脚本针对yolo模型的训练谷歌云端上传项目打开谷歌云端，类似百度网盘上传本地的项目到云端创建colab笔记本进入想保存Notebook的文件夹中，左上角新建-更多-Google Colaboratory，如果没有该选项，可点击关联更多应用，找到Google Colaboratory即可接下来进入colab笔记本，点击修改-笔记本设置选择硬件加速器-GPU，保存点击.

colab IndentationError: unexpected indent

03-11

常见的解决方法包括检查代码的缩进是否一致，使用Colab的显示空白字符功能来查看是否有不一致的地方，或者用文本编辑器替换所有的制表符为空格。另外，可能需要提醒用户注意代码块的结构，比如函数、循环、条件...

AlmaLinux9配置本地镜像仓库

weixin_50877409的博客

12-04

本文介绍了在AlmaLinux 9.7系统中配置本地yum仓库的步骤：1）创建挂载目录并挂载ISO镜像；2）备份原有repo文件并创建local.repo配置文件；3）设置本地仓库路径为/media/cdrom/AppStream；4）清除并重建yum缓存；5）最后通过成功安装telnet包验证了本地仓库配置的正确性。整个过程实现了不依赖网络使用本地ISO镜像作为软件源的目的。

99-在Linux上安装Anaconda

12-03

194

【代码】99-在Linux上安装Anaconda。

Linux 进程状态与进程管理命令

qq_52537313的博客

12-04

703

在 Linux 系统中，是程序的运行实例，是操作系统资源分配和调度的基本单位。进程从创建到终止会经历多种状态，通过进程管理命令可以查看、监控和控制这些状态。本教程将结合核心命令，全方位讲解进程状态及管理方法。

Linux设备管理：从内核驱动到用户空间的完整架构解析

12-03

767

A[物理硬件插入/移除] --> B[内核驱动探测]B --> C{Linux统一设备模型 LDM}C --> D[在/sysfs创建对象]C --> E[发送uevent事件]D --> F[用户空间工具<br>lspci, lsusb等]E --> G[UDEV守护进程]G --> H[扫描规则库 /etc/udev/rules.d/]H --> I[匹配并执行规则]I --> J1[创建设备节点 /dev/]I --> J2[设置权限与所有权]I --> J3[执行自定义脚本]

Linux 中替换某个目录下所有文件中的特定字符串

liweiweili126的博客

12-02

669

在 Linux 中替换某个目录下所有文件中的特定字符串，核心是用 findsed组合，支持灵活扩展（如备份原文件、过滤文件类型、排除目录等）。

Linux物理内存管理-引导内存分配器

tang_vincent的博客

12-05

399

本文深入分析了Linux早期物理内存管理框架memblock的原理与实现。memblock作为引导内存分配器，在伙伴系统初始化前负责物理内存管理，通过memory数组记录总物理内存，reserved数组记录预留内存。文章详细解读了memblock的数据结构、初始化流程、关键接口(memblock_add/reserve/alloc/free等)实现，以及最终将内存释放到伙伴系统的过程。通过设备树解析获取物理内存范围，并对内核代码段、预留内存等特殊区域进行处理，memblock为内核启动阶段提供了可靠的内存管

Linux---＜unistd.h＞类Unix系统编程核心头文件

MzKyle的博客

12-04

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<unistd.h>是Unix/Linux系统编程的核心头文件，提供底层系统调用接口。它封装了文件操作、进程管理等基础功能，是开发系统级程序的必备依赖。该头文件包含关键宏定义（如文件描述符STDIN_FILENO）、权限检查常量（R_OK/W_OK）以及文件操作函数（access/chmod/read/write等）。通过文件描述符机制，开发者可直接与内核交互，实现高效I/O操作。典型应用包括权限管理、文件重定向（dup2）和原始I/O读写。所有类Unix系统原生支持，但Windows需通过兼容

CobaltStrike横向渗透之Https Beacon实战2（跳板机Linux）

最新发布

mooyuan的网络安全博客

12-05

456

本文介绍了通过CobaltStrike实现Linux跳板机内网横向渗透的完整过程。攻击者首先创建两个HTTPS监听器（10088和22222端口），生成连接跳板机内网IP的HTTPSBeacon程序22222.exe。该程序通过跳板机上传至内网主机执行后，会主动连接跳板机的22222端口。跳板机通过配置iptables规则，将22222端口的HTTPS流量转发至攻击机的10088端口，最终建立攻击机→跳板机→内网主机的HTTPS C2通道。

【linux 系统NTP】ntpd | chrony 时钟同步

weixin_49929829的博客

12-01

536

Linux系统NTP时钟同步的ntpd与chrony同步方式

如果我要使用Mistral 7B训练，一定要用Google Colab Pro+（A100 GPU + 高速内存）吗

02-28

<think>好的，用户想知道用Mistral 7B训练是否必须用Google Colab Pro+的A100 GPU和高速内存。首先，我需要回忆一下Mistral 7B的模型参数和训练资源需求。Mistral 7B有70亿参数，属于较大的模型，训练这样的模型通常需要较高的计算资源。接下来，要分析用户可能的背景。用户可能是个开发者或者学生，想尝试训练大模型但资源有限。他们可能对硬件要求不太清楚，或者想寻找成本效益高的方案。需要明确是否必须高端配置，或者有没有替代方案。然后，考虑训练的不同阶段。如果是全参数训练，确实需要多块A100级别的GPU，显存要大，否则无法加载模型。但如果是微调，像LoRA或者QLoRA这样的技术可以降低显存需求，可能用单块GPU甚至T4就能完成。这时候Google Colab Pro+的A100可能不是必须的，但免费版的Colab可能显存不够，尤其是T4只有16GB，处理7B模型可能不够。还需要考虑训练时间。免费版Colab可能限制GPU使用时间，长时间训练会被中断。Pro+提供更长的会话时间，适合需要长时间运行的任务。如果用户只是做实验或小规模微调，可能不需要Pro+，但如果要长时间训练，Pro+会更稳定。另外，替代方案方面，用户可以租用云服务按小时计费，或者用Hugging Face的推理端点。本地如果有足够显存的显卡，比如3090/4090，也可以尝试。不过本地硬件可能成本更高。最后，总结建议用户根据任务类型和预算选择。如果是全参数训练，可能需要更高配置；微调的话可以优化方法降低需求。同时提示资源限制和可能的解决方案，帮助用户权衡利弊。</think>关于使用Mistral 7B训练是否需要Google Colab Pro+（A100 GPU），这取决于您的具体使用场景和任务类型。以下是分层说明： --- ### **一、硬件需求核心考量** 1. **模型规模特性** Mistral 7B是70亿参数的LLM，全量训练需约**140GB显存**，远超单张消费级GPU（如RTX 3090的24GB）的承载能力。 2. **训练模式差异** - **全参数训练**：必须使用多卡并行（如8xA100）+ 高速内存 - **微调场景**（LoRA/QLoRA）：单卡A100（40/80GB）即可完成 - **纯推理任务**：T4（16GB）可勉强运行但响应延迟显著 --- ### **二、Colab版本对比** | 配置特性 | 免费版（T4） | Colab Pro+（A100） | |-----------------|--------------|-------------------| | 显存容量 | 16GB | 40/80GB | | 最大连续运行时 | 12小时 | 24小时 | | 计算速度 | 慢（FP16） | 快（TF32/FP8） | --- ### **三、替代方案参考** 1. **低成本实验路线** ```python # 使用QLoRA+梯度累积 from peft import LoraConfig lora_config = LoraConfig( r=8, target_modules=["q_proj","v_proj"], lora_alpha=32, lora_dropout=0.1 ) # 可在RTX 3090（24GB）上运行 ``` 2. **云服务成本对比** | 平台 | 时租价格（A100） | |-------------------|-----------------| | AWS p4d.24xlarge | $32.77 | | Google Colab Pro+ | $50/月 | --- ### **四、实用建议** 1. **优先选择微调** 使用PEFT技术可降低显存需求至**<24GB**（QLoRA+4bit量化） 2. **会话管理策略** ```bash # 使用nvidia-smi监控显存 watch -n 1 nvidia-smi # 设置自动保存检查点 Trainer(save_strategy="steps", save_steps=500) ``` 3. **混合精度选择** FP16训练相比FP32可**节省30%显存**，但需注意梯度溢出问题 --- ### **五、结论** - **必须使用A100的情况**：全参数训练/大批量微调 - **可用低配的情况**：4bit量化微调/小批量实验 - **性价比选择**：Colab Pro+适合短期密集型任务，长期使用建议考虑云实例竞价（如AWS Spot）建议先用免费版测试数据流，再根据实际需求升级硬件配置。当前最优实践是：QLoRA微调 + A100（40GB） + gradient checkpointing。