如何让python脚本在Linux主机上驻留

nohup python xxx.py &

 

### 配置Ollama以使用更多系统内存 为了使Ollama能够更高效地利用系统资源,在配置环境中需考虑硬件条件以及具体需求。对于不同大小的大规模预训练模型,所需的最低内存要求如下: - 运行7B模型时,建议至少拥有8GB的可用内存[^2]; - 对于13B模型,则推荐配备不少于16GB的内存空间来保障流畅运行; - 若计划部署更大规模如33B参数量级的模型,则需要准备至少32GB以上的物理内存支持。 当打算通过增加分配给虚拟机或其他容器化解决方案内的内存量来提升性能时,应当确保宿主机本身具备充足的剩余RAM容量可供调配。此外,还需关注操作系统层面可能存在的限制因素——例如某些版本的操作系统可能会对单个进程可使用的最大地址空间有所约束。 针对希望进一步优化内存利用率的情况,可以采取以下措施之一或组合应用: #### 方法一:调整Python解释器启动选项 如果是在Linux环境下操作,可以通过设置`PYTHONSTARTUP`环境变量指向一个包含特定命令脚本文件的方式实现;而在Windows上则可通过修改注册表项达到相同目的。这些自定义指令通常用于加载额外库、设定全局参数等场景下非常有用。特别是涉及到控制垃圾回收机制的行为模式时尤为关键,因为合理的GC策略有助于减少不必要的对象驻留时间从而释放更多的即时可用内存。 ```bash export PYTHONSTARTUP=~/.pythonrc.py # Linux/MacOS setx PYTHONSTARTUP "%USERPROFILE%\.pythonrc.py" # Windows ``` 在`.pythonrc.py`中加入类似下面的内容以便更好地管理内存: ```python import gc gc.set_threshold(700, 10, 10) # 调整阈值降低收集频率 ``` #### 方法二:启用PyTorch中的混合精度计算功能 现代深度学习框架普遍提供了半精度浮点数(FP16)的支持作为加速手段之一。这种方法不仅能在一定程度上缓解显存压力,同时也适用于CPU端运算过程中的临时数据存储环节。开启此特性前请确认所依赖的所有组件均已兼容该模式,并按照官方文档指导完成相应配置工作。 ```python from torch.cuda import amp scaler = amp.GradScaler() with autocast(): output = model(input_tensor) loss = criterion(output, target) scaler.scale(loss).backward() scaler.step(optimizer) scaler.update() ``` 值得注意的是,上述方法虽然可以在不同程度上帮助提高程序执行效率并充分利用现有硬件设施,但在实际应用场景里仍需综合考量多方面要素做出合理决策。比如考虑到稳定性、易维护性和跨平台移植性等因素的影响,有时简单的升级计算机硬件可能是更为直接有效的解决办法。
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