linux中安装nodejs

本文详细介绍如何在Linux系统中安装Node.js,包括所需前提条件、上传安装包、解压及验证步骤,适合初次接触Linux环境的开发者。

    由于项目需要在linux中安装node,所以写一篇关于在linux中安装node的文章,方便自己记忆,也希望可以帮到有需要的哥们。

    那我们进入正题:

   1,前提准备

        1.1 一台linux操作系统;

        1.2 node-v8.11.2-linux-x64.tar.xz(nodejs的在linux中的安装包),可以从nodejs官网中下载。这里就不多说了。

        1.3 xshell连接工具

        1.4 xftp(操作linux的工具)

2,进行安装

    2.1 将node-v8.11.2-linux-x64.tar.xz的安装包通过xftp上传到linux中,目录随意;

    2.2 将nodejs的安装报进行解压 :tar -xvf node-v8.11.2-linux-x64.tar.xz ,不报错就说明解压成功!

        

    2.3 重命名(可以不用)  mv node-v8.11.2-linux-x64 nodejs

    2.4 确认nodejs中bin目录下是否有node ,npm ,npx文件:

        

    若没有,请重新执行上述步骤试试!

    2.5 建立软连接

        2.5.1 :ln -s /usr/local/myapp/nodejs/bin/npm /usr/local/bin/ 

        2.5.2 :ln -s /usr/local/myapp/nodejs/bin/node /usr/local/bin/ 

             

    2.6 检查软连接是否生效

            退出当前目录,进入根目录,执行npm -v 或者 node -v

                

        如上图所示,则证明安装完成。

           

Python 中集成 Ollama 可以通过使用 `ollama` 官方提供的 Python 客户端库来实现。Ollama 是一个本地运行的大型语言模型(LLM)工具,它支持多种模型,如 Llama 2、Mistral 等,并且可以通过简单的 APIPython 应用程序集成。 ### 安装 Ollama Python 库 首先,需要确保你已经在本地系统上安装了 Ollama。你可以从 [Ollama 官方网站](https://ollama.com/)下载并安装适用于你操作系统的版本。 接下来,安装 Python 客户端库。Ollama 提供了一个官方的 Python 包,可以通过 `pip` 安装: ```bash pip install ollama ``` ### 使用 Ollama Python 库 安装完成后,可以使用 `ollama` 模块来调用 OllamaAPI。以下是一个简单的示例,展示如何使用 Ollama 的 `generate` 方法来生成文本: ```python import ollama # 生成文本 response = ollama.generate(model='llama3', prompt='为什么天空是蓝色的?') # 打印响应 print(response['response']) ``` 在这个例子中,`model` 参数指定了要使用的模型(例如 `llama3`),`prompt` 参数是用户输入的提示词。Ollama 会根据提示词生成相应的文本,并返回一个包含 `response` 字段的字典。 ### 获取模型列表 如果你想查看当前可用的模型,可以使用以下代码: ```python import ollama # 获取模型列表 models = ollama.list() # 打印模型列表 for model in models['models']: print(model['name']) ``` ### 模型对话(Chat) Ollama 还支持更复杂的对话模式,允许你在多轮对话中保持上下文。以下是一个使用 `chat` 方法的示例: ```python import ollama # 开始对话 response = ollama.chat( model='llama3', messages=[ {'role': 'user', 'content': '你好,你能帮我做什么?'}, {'role': 'assistant', 'content': '你好!我可以帮助你回答问题、提供建议,甚至进行简单的创作。有什么我可以帮你的吗?'}, {'role': 'user', 'content': '你能告诉我关于机器学习的基础知识吗?'} ] ) # 打印响应 print(response['message']['content']) ``` 在这个例子中,`messages` 参数是一个包含多个对话记录的列表,每个记录都有一个 `role` 和 `content` 字段。Ollama 会根据这些对话记录生成相应的回复。 ### 错误处理 在实际应用中,建议添加错误处理逻辑,以应对可能出现的网络问题或模型加载失败等情况: ```python import ollama try: response = ollama.generate(model='llama3', prompt='为什么天空是蓝色的?') print(response['response']) except Exception as e: print(f"发生错误: {e}") ``` ### 相关问题
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