[CLI]top

  1. top前五行是整体概况,包括任务队列信息(和uptime效果相同),cpu使用信息和内存使用信息

  2. top -p 指定要监控的进程pid;-q,使刷新没有迟延;-s,安全模式;

  3. 一些交互命令:

    1. k -> kill

    2. i,忽略闲置和僵死进程

    3. l,显示或隐藏第一行信息

    4. m,显示或隐藏内存信息,即第四五两行

    5. c,完整命令行和命令之间转换

    6. P,根据cpu使用百分比进行排序

    7. T,根据时间排序

    8. M,根据驻留内存排序

    9. W,将当前设置写入主目录下的.toprc文件

    10. s,修改刷新率

    11. f,对显示内容定制

    12. o,对显示顺序定制

### 关于Llama和Llava的CLI工具及其使用方法 #### Llama CLI 工具及使用方法 `llama.cpp` 是一个流行的开源项目,提供了命令行接口 (CLI) 来运行 Llama 模型。以下是其基本用法: 通过 `git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git` 可以获取该项目源码并编译生成可执行文件[^1]。 安装完成后,可以使用以下命令加载模型并与之交互: ```bash ./main -m path/to/model.gguf --interactive ``` 此命令会启动一个交互式 shell,在其中输入提示词即可获得模型生成的结果[^2]。 如果希望批量处理文本而不是手动输入每条消息,则可通过标准输入重定向实现自动化操作: ```bash echo "Your prompt here." | ./main -m path/to/model.gguf ``` 对于更复杂的配置选项(例如温度、top-k采样等),还可以添加更多参数来微调行为。具体支持哪些参数取决于当前版本的具体实现情况,请参阅官方文档了解最新详情[^3]。 #### Llava CLI 使用说明 Llava 是一种视觉语言模型,它扩展了传统的大规模预训练架构使其能够理解图像内容。虽然原生并不像某些其他框架那样提供专门优化过的独立命令行客户端程序包,但仍然可以通过 Python 脚本形式轻松构建类似的体验效果。 要设置环境以便运行此类任务,通常需要先克隆仓库地址到本地机器上: ```bash git clone https://github.com/haotian-liu/LLaVA.git cd LLaVA/ pip install -r requirements.txt ``` 之后按照指示下载必要的权重文件以及准备测试图片素材后,就可以尝试执行如下脚本来查看实际输出表现如何了: ```python from llava import Conversation, get_conv_template import argparse parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("--model-name", type=str, required=True) args = parser.parse_args() conv_template = get_conv_template(args.model_name) conversation = Conversation( system="A chat between a user and an assistant.", roles=("USER", "ASSISTANT"), messages=[], offset=0, sep_style=None, sep="\n", stop_str="<|end_of_turn|>", stop_token_ids=[] ) while True: message = input(f"{conv_template.roles[0]}: ") conversation.append_message(conv_template.roles[0], message) response = conv_template.apply(conversation) print(f"\n{response}\n") ``` 上述代码片段展示了如何创建简单的聊天界面用于探索多模态功能特性[^4]。
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