记录第一次rm

博主在尝试安装code-server时,误用rm命令导致大部分文件被删除,包括本周的代码和训练数据集。虽然服务器主要用于练习,但这次事故提醒我们执行rm时要格外小心,避免使用上箭头和Tab键自动补全,务必检查指令,同时定期备份数据。

rm 操作

指令记录

cd downloads/
ls
wget https://github.com/codercom/code-server/releases/download/1.408-vsc1.32.0/code-server1.408-vsc1.32.0-linux-x64.tar.gz
ls
tar -xvzf code-server1.408-vsc1.32.0-linux-x64.tar.gz 
ls
rm code-server1.408-vsc1.32.0-linux-x64 ~ 
rm -r code-server1.408-vsc1.32.0-linux-x64 ~
rm -r code-server1.408-vsc1.32.0-linux-x64 ../
tar -xvzf code-server1.408-vsc1.32.0-linux-x64.tar.gz 
ls
df
### 可能原因分析 软件首次启动通常会初始化配置文件和其他必要的资源。如果 DeepSeek 在初次运行后出现问题,可能是因为某些临时文件或缓存未被正确处理,或者是环境变量发生了变化。 #### 配置文件损坏或丢失 在后续运行过程中,可能存在配置文件被意外修改或删除的情况[^1]。这可能导致程序无法读取正确的参数设定,从而引发错误。 #### 资源竞争问题 当多个实例尝试同时访问共享资源时可能发生冲突。例如,数据库连接池耗尽、端口占用等问题都可能会阻止应用程序正常工作[^2]。 #### 环境依赖项变动 外部库版本更新或其他系统级更改也可能影响到应用的表现形式。特别是对于像 DeepSeek 这样复杂的 AI 模型来说,任何细微的变化都有可能破坏其稳定性[^3]。 ### 解决方案建议 为了排查并修复上述提到的各种潜在问题,可以采取以下几个措施: #### 清理缓存与重置配置 移除所有本地存储的数据(如浏览器缓存),并将配置恢复至默认状态。这样能够排除因残留数据引起的问题。 ```bash rm -rf ~/.cache/deepseek/* cp /path/to/default/config.yaml ~/config.yaml ``` #### 更新驱动器和库 确保安装了最新版的支持包以及 GPU/CPU 的专用驱动程序。这对于维持高性能计算尤其重要,因为硬件兼容性不佳往往是性能瓶颈所在。 ```bash pip install --upgrade nvidia-cudnn-cu11 torch torchvision torchaudio sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade libnvinfer-dev ``` #### 日志审查 仔细查看每次启动的日志记录,寻找异常提示信息。这些线索有助于定位具体哪个环节出现了差错。 ```python import logging logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, filename='app.log') logger = logging.getLogger(__name__) try: # Your code here... except Exception as e: logger.exception("An error occurred during execution.") finally: with open('app.log', 'r') as f: print(f.read()) ```
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