通常转换大模型时，会出现系统内存不够用的情况，除了购买额外的内存条之外，还可以使用 swap 来暂时提高内存空间。但 swap 占用硬盘空间，并且硬盘读写速度远不如内存，因此还是要谨慎使用。

扩大 swap 空间

1. 查看内存使用情况：

free -h

以下笔记来自于笔记 Kubernetes(K8S) 入门进阶实战完整教程，黑马程序员 K8S 全套教程

除了 黑马的笔记，可以参考 kuboard 的可视化界面 + kubectl 进行 k8s 功能复习。kuboard link

https://blog.csdn.net/weixin_53072519/article/details/126693667

helm

官网

Helm 为 K8S 提供了包管理工具，如 Linux 下的 yum，apt 等。

Helm 的三个概念：

• Chart：一系列用于创建 K8S 应用的信息。相当于 helm 的安装包。类似于 apt 的 dpkg 或者 Yum 的 RPM。
• config：配置文件
• release：运行 chart 之后生成的实例，与对应的 config 绑定在一起。release 与 chart 类似于 docker 中的容器实例与镜像的关系。

来源笔记 Kubernetes(K8S) 入门进阶实战完整教程，黑马程序员 K8S 全套教程

1. Kubernetes 介绍

1.1 应用部署方式演变

在部署应用程序的方式上，主要经历了三个时代：

FRP 简易部署内网穿透

部署 FRP，需要在一台拥有公网 IP 的服务器上安装 FRP server，然后在本地需要进行内网穿透的机器上安装 FRP client。安装成功后，能够实现在访问 FRP server 某个端口时候，转接到 FRP client 对应的端口上。

服务器端

在拥有公网 IP 的服务器上操作

vim ~/frp/frps.ini

由于 Linux 桌面系统下有太多的不方便，如会议 app 功能不全、部分软件不支持（特别是 word、PPT 一系列的）。因此对于需要兼顾开发和办公的人员来说，使用 WSL2 或者虚拟机可能是一个比较权衡的选择。

目前 WSL2 可以和 VM 虚拟机共存了，个人推荐使用 WSL2，其支持 docker，个人在 Ubuntu 系统的 docker 与 WSL2 docker 中进行深度学习训练，WSL2 的性能丢失仅为 8%。此外他支持 U 盘接口等，文件储存方便，并且可以通过 WSL2 内的 Linux 子系统直接调用 windows 下的 .exe 文件。缺点就是 WSL2 默认是服务器终端，要设置桌面版教麻烦。

本文对代码自动化规范工具 - pre-commit 进行了主要流程介绍，大部分内容为 官网详细文档 的中文翻译，总结与拓展。

相关链接：hook 指南

前段时间突然想体验一下 Ubuntu 操作系统，经过各种采坑，终于通过网上各种文档和教程配置好了系统，目前 Ubuntu + win10 双系统已经使用了快 3 个月（三个月来就用了不到 1 小时 windows，Ubuntu 真香），体验还不错，来谈点心得，并附上一些安装总结与软件推荐

看越来越多人使用 docker 来进行服务的交付了，在深度学习环境的配置上有了 docker 也节省了很多时间。于是记了一些笔记，接下来通过在 docker 上搭建 NVIDIA 深度学习环境来熟悉吧！

docker 相对与虚拟机，占用空间更小，启动更快。它米有自己的内核且不会对操作系统和硬件进行模拟。

安装卸载指南 https://www.docker.com/

docker 类似一个 linux 虚拟机，占有一个端口

常用命令

docker version   
docker info       #显示 docker 的系统信息，包括镜像和容器的数量
docker 命令 --help 

笔记总结 课程链接：千峰嵌入式教程

概述

原始套接字（SOCK_RAW） 1、一种不同于 SOCK_STREAM、SOCK_DGRAM 的套接字，它实现于系统核心 2、可以接收本机网卡上所有的数据帧（数据包）,对于监听网络流量和分析网络数据很有作 用 3、开发人员可发送自己组装的数据包到网络上 4、广泛应用于高级网络编程 5、网络专家、黑客通常会用此来编写奇特的网络程序