定时任务的书写流程是什么？Linux运维定时任务学习

最新推荐文章于 2025-08-31 20:17:26 发布

原创最新推荐文章于 2025-08-31 20:17:26 发布 · 274 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#运维 #linux

本文详细介绍了Linux定时任务的基础设置，包括注释编写、脚本格式、执行权限、输出管理、路径规范、错误预防等关键步骤，助你轻松掌握定时任务的编写技巧。

Linux运维基础学习中，关于定时任务了解多少呢？咱们今天就来简单了解下定时任务的书写流程。

一、定时任务的书写流程

1、为定时任务规则加必要的注释

2、执行shell脚本任务前加/bin/sh

3、定时任务命令或脚本的结尾加>/dev/null 2>&1或定向到一个文件

4、定时任务命令超过2条的命令执行，用脚本文件更好

5、在指定用户下执行相关的定时任务

6、生产任务程序不要随意的打印输出信息

1）定向到文件

2）>/dev/null 2>&1

7、定时任务执行的脚本要规范路径

8、配置定时任务规范操作过程，要防止出错（复制，粘贴）

二、定时任务写法

*****/bin/sh/server/scripts/log.sh>dev/null 2>&1/

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

it05678

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

将 Llama 3 与 Ollama 和 Python 结合使用使用 Ollama API 访问这一领先模型

iCloudEnd的博客

05-04

2955

Meta 最近发布的新法学硕士 Llama 3 在人工智能领域引起了轰动。例如，请查看我对下面型号的 70B 版本的评论和测试。在我的测试中，Llama 3 令人印象深刻，但它们是使用聊天界面进行的。如果您想对此模型进行编程以执行有用的任务或使用 Python 创建您自己的模型聊天界面，该怎么办？本文将向您准确展示如何使用 Ollama 来做到这一点。如果您不知道 Ollama 是什么，这是一个允许您在本地下载 Llama 3 等开源模型的网站。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

使用 Python 调用 Ollama API 并调用 deepseek-r1:8b 模型

qq_35485206的博客

03-04

1375

使用 Python 调用 Ollama API 并调用 deepseek-r1:8b 模型准备工作调用 Ollama API使用generate实现多轮对话并保留对话的记忆 ollama 是一个强大的本地大语言模型工具，支持多种开源模型，例如 deepseek-r1:8b。通过 Ollama 的 API，我们可以轻松调用这...

通过python连接Ollama服务，调用本地部署Deepseek模型的API接口，方法步骤详细教学，简单实用，一起来学习吧！！！

@优快云盲敲代码的阿豪的博客

04-06

3147

本篇文章我将教会大家如何使用python代码调用Deepseek的API接口，实现AI模型的自动化启动，并进行交互式对话。windows使用Ollama本地部署Deepseek详细教学检查Ollama服务是否运行确认防火墙允许本地11434端口通信验证模型名称是否正确调整temperature参数（0.3-0.7适合技术问答）增加num_predict获取更长回复在system_prompt中明确格式要求模型未找到现象：Error: model ‘deepseek’ not found。

python调用ollamaAPI 模型名称【llama2-chinese:latest】

qq_32594047的博客

04-03

2777

【代码】python调用ollamaAPI 模型名称【llama2-chinese:latest】

Ollama API使用

热门推荐

qq_55068938的博客

07-08

3万+

本地部署了大模型，下一步任务便是如何调用的问题，实际场景中个人感觉用http请求的方式较为合理，本篇文章也将通过http请求的方式来调用我们本地部署的大模型，正文开始。

手把手教你 AI 顾投：在 Ollama 中使用 Python 调用金融 API 服务

weixin_70955880的博客

08-16

1732

尽管Ollama本身不是一个大型语言模型（LLM）开发工具，而是一个LLM的平台。但它最近宣布了其系统中直接使用工具调用的功能，本文主要介绍了最新版本的主要更新，特别是关于功能调用的使用，并演示了如何在Ollama 中使用 Python 调用外部 API 服务。

Ollama（3）：API 交互、Python 使用

游王子og的博客

03-05

2086

你还可以创建自定义客户端，来进一步控制请求配置，比如设置自定义的 headers 或指定本地服务的 URL。通过 Client，你可以自定义请求的设置（如请求头、URL 等），并发送请求。'content': '你是谁?',},])

本地大模型5：在pycharm用python调用ollama本地大模型

weixin_74825941的博客

09-12

7850

python调用ollama本地大模型

Python 调用 Ollama 库：本地大语言模型使用详解

kdayjj966的博客

01-15

9249

是一个用于调用本地大语言模型（Large Language Models，LLMs）的 Python 库，旨在提供简单、高效的 API 接口，以便开发者能够方便地与本地的大语言模型进行交互。提供了与本地大语言模型（如 llama 或其他模型）交互的简单方法，主要是通过 API 调用模型来生成文本、回答问题等。调用模型时，可以传递一些自定义参数来调整模型的行为，比如最大生成长度、生成的温度等。如果你已经在本地训练了自定义模型，或者下载了其他模型，可以通过指定模型路径来使用它。返回结果会是模型生成的回答。

python调用ollama库详解

2201_75335496的博客

12-14

9988

python调用ollama库详解，包含：准备Ollama软件、准备ollama库 ollama库的基本使用 ollama库的进阶使用：options参数设置、返回的json对象处理

Ollama 的代码（Python）调用

JovaZou的成长之路

03-09

3265

在人工智能蓬勃发展的当下，Ollama 以其独特的魅力崭露头角。本篇深入探讨了如何借助 Python 语言高效调用 Ollama。通过详实的代码示例和深入浅出的讲解，无论是编程新手还是经验丰富的开发者，都能从中掌握利用 Python 与 Ollama 交互的技巧，挖掘 Ollama 在文本处理、模型推理等多方面的强大潜力，开启 AI 应用开发的新篇章。

Python中使用Ollama

08-11

在 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 API 与 Python 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 Ollama 的 API。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