Could not open lock file /var/lib/apt/lists/lock - open (13: Permission denied)

最近想更新node版本到v20,根据官方文档(GitHub - nodesource/distributions: NodeSource Node.js Binary Distributions)更新:
 

Using Debian, as root
curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_20.x | bash - &&\
apt-get install -y nodejs

在执行上述语句后,报如下错误:

## Installing the NodeSource Node.js 20.x repo...


## Populating apt-get cache...

+ apt-get update
Reading package lists... Done
E: Could not open lock file /var/lib/apt/lists/lock - open (13: Permission denied)
E: Unable to lock directory /var/lib/apt/lists/
W: Problem unlinking the file /var/cache/apt/pkgcache.bin - RemoveCaches (13: Permission denied)
W: Problem unlinking the file /var/cache/apt/srcpkgcache.bin - RemoveCaches (13: Permission denied)
Error executing command, exiting

后来想了想,嗯,我当前这个用户虽然权限很高,但不是root,可能还是权限不够,查看了下文件权限,果然只能是root。

$ ls -al /var/lib/apt/lists/lock
-rw-r----- 1 root root 0 Aug 11 22:06 /var/lib/apt/lists/lock

其实人家nodejs安装上写了as root,还是有点侥幸了。

老老实实把sudo加上再执行就没问题了。

$ curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_20.x | sudo bash - && sudo apt-get install -y nodejs

### 部署 Stable Diffusion 的准备工作 为了成功部署 Stable Diffusion,在本地环境中需完成几个关键准备事项。确保安装了 Python 和 Git 工具,因为这些对于获取源码和管理依赖项至关重要。 #### 安装必要的软件包和支持库 建议创建一个新的虚拟环境来隔离项目的依赖关系。这可以通过 Anaconda 或者 venv 实现: ```bash conda create -n sd python=3.9 conda activate sd ``` 或者使用 `venv`: ```bash python -m venv sd-env source sd-env/bin/activate # Unix or macOS sd-env\Scripts\activate # Windows ``` ### 下载预训练模型 Stable Diffusion 要求有预先训练好的模型权重文件以便能够正常工作。可以从官方资源或者其他可信赖的地方获得这些权重文件[^2]。 ### 获取并配置项目代码 接着要做的就是把最新的 Stable Diffusion WebUI 版本拉取下来。在命令行工具里执行如下指令可以实现这一点;这里假设目标路径为桌面下的特定位置[^3]: ```bash git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git ~/Desktop/stable-diffusion-webui cd ~/Desktop/stable-diffusion-webui ``` ### 设置 GPU 支持 (如果适用) 当打算利用 NVIDIA 显卡加速推理速度时,则需要确认 PyTorch 及 CUDA 是否已经正确设置好。下面这段简单的测试脚本可以帮助验证这一情况[^4]: ```python import torch print(f"Torch version: {torch.__version__}") if torch.cuda.is_available(): print("CUDA is available!") else: print("No CUDA detected.") ``` 一旦上述步骤都顺利完成之后,就可以按照具体文档中的指导进一步操作,比如调整参数、启动服务端口等等。整个过程中遇到任何疑问都可以查阅相关资料或社区支持寻求帮助。
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