transformers加载本地大模型改为ollama接口

### 使用 Ollama 接口替代 Transformers 库加载大规模预训练模型 为了实现从使用 `Transformers` 库到采用 `Ollama` 接口的转变,主要关注点在于理解两者之间的差异并调整代码逻辑以适应新的接口需求。 #### 修改前:基于 Transformers 的加载方式 通常情况下,在 Python 中利用 Hugging Face 的 `Transformers` 库加载本地模型会涉及如下操作: ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("path/to/local/model") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("path/to/local/model") ``` 这段代码展示了如何初始化 tokenizer 和 model 对象,并指定它们来自本地路径[^1]。 #### 修改后:切换至 Ollama API 加载方法 当转向使用 `Ollama` 提供的服务端API时,则需遵循其特定文档中的指导来进行相应的改造。假设已经配置好了服务环境并且可以访问 RESTful 或 gRPC 形式的 API 端点,那么可以通过 HTTP 请求或者客户端 SDK 完成同样的任务。 对于REST风格请求的例子可能看起来像这样: ```python import requests url = 'http://localhost:8000/api/v1/models/load' data = {"model_path": "/absolute/path/to/your/large_model_directory"} response = requests.post(url, json=data) if response.status_code == 200: result = response.json() else: raise Exception(f"Failed to load model with status code {response.status_code}") ``` 这里发送了一个 POST 请求给运行着 Ollama 服务器实例的位置(`http://localhost:8000`),告知它要加载哪个目录下的模型文件。成功响应则意味着模型已经被正确加载到了内存中待后续调用了。 需要注意的是实际应用过程中还需考虑错误处理机制、安全性验证等问题;另外如果计划频繁交互的话建议探索官方提供的更高效的通信协议比如gRPC等选项。

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

Python内容推荐

基于ROS2的模块化教育移动机器人平台_开源硬件设计多传感器融合感知SLAM建图与导航PythonC混合编程Gazebo仿真环境实时控制与路径规划人机交互界面开发.zip

基于ROS2的模块化教育移动机器人平台_开源硬件设计多传感器融合感知SLAM建图与导航PythonC混合编程Gazebo仿真环境实时控制与路径规划人机交互界面开发.zip

基于ROS2的模块化教育移动机器人平台_开源硬件设计多传感器融合感知SLAM建图与导航PythonC混合编程Gazebo仿真环境实时控制与路径规划人机交互界面开发.zip

使用LangGraph+DeepSeek-R1+FastAPI+Gradio实现一个带有记忆功能的流量包推荐智能客服web端用例,同时也支持gpt大模型、国产大模型、Ollama本地开源大模型等大模型

使用LangGraph+DeepSeek-R1+FastAPI+Gradio实现一个带有记忆功能的流量包推荐智能客服web端用例,同时也支持gpt大模型、国产大模型、Ollama本地开源大模型等大模型

一个能够结合多种大语言模型,如gpt、国产大模型以及Ollama本地开源大模型的智能客服系统,不仅可以实现流量包推荐,还可以为用户提供更加个性化和智能化的服务。本文将详细介绍使用LangGraph+DeepSeek-R1+FastAPI+...

支持 ollama 本地模型的大模型 RLHF(ppo 奖励模型)训练偏好数据排序助手

支持 ollama 本地模型的大模型 RLHF(ppo 奖励模型)训练偏好数据排序助手

演示视频可参考哔哩哔哩平台相关内容(原链接提及 “大模型 RLHF(ppo 奖励模型)训练偏好数据排序助手(ollama 本地模型版)” 对应视频)。 注:尝试访问项目地址(https://.com/zjrwtx/preference_databuilder ...

前端大模型入门:使用Transformers.js实现纯网页版RAG(二)- qwen1.5-0.5B

前端大模型入门:使用Transformers.js实现纯网页版RAG(二)- qwen1.5-0.5B

知识点一:前端大模型入门 前端大模型入门是指对前端开发者来说,需要掌握的大型人工智能模型的入门知识。这种模型在处理自然语言、图像识别、音频处理等方面表现出色,已经成为现代Web应用不可或缺的一部分。 知识...

sentence-transformers/allenai-specter 模型

sentence-transformers/allenai-specter 模型

可用于语义聚合任务中的文本编码器,它将句子和段落映射到 768 维密集向量空间,是 sentence_transformers 库的模型之一,官网下载速度缓慢,容易被墙,下载解压后,可以参考此文章进行模型本地加载 ...

Qwen是阿里云推出的一系列基于Transformer的大型语言模型,在大量数据(包括网页文本、书籍、代码等)进行了预训练

Qwen是阿里云推出的一系列基于Transformer的大型语言模型,在大量数据(包括网页文本、书籍、代码等)进行了预训练

本地运行大型语言模型:Ollama 允许用户在自己的设备上直接运行各种大型语言模型,包括 Llama 2、Mistral、Dolphin Phi 等多种模型。这样用户就可以在没有网络连接的情况下也能使用这些先进的人工智能模型。

大模型推理指南:Hugging Face Transformers.pdf

大模型推理指南:Hugging Face Transformers.pdf

同时深入探讨了多种量化技术(如GPTQ、AWQ、bitsandbytes的4位/8位量化),并通过实例演示了如何加载本地模型、应用聊天模板、结合Flash Attention优化性能,并实现CPU-GPU混合卸载以应对显存不足的问题。...

人工智能 - Ollama大模型部署工具 - Windows一键安装包v0.5.7.0 - 支持Llama2/Mistral本地化运行

人工智能 - Ollama大模型部署工具 - Windows一键安装包v0.5.7.0 - 支持Llama2/Mistral本地化运行

需在Windows本地快速测试大语言模型的AI开发者 学术研究中需离线验证NLP算法的科研团队 企业内网环境下部署私有化AI服务的技术运维人员 系统要求: 操作系统:Windows 10/11 附带部署文章地址:...

Transformers库使用指南-Bert模型加载与操作详解

Transformers库使用指南-Bert模型加载与操作详解

内容概要:本文档主要介绍了如何在Python环境下使用Hugging Face Transformers库加载并应用BERT模型。具体包括了加载模型、获取指定隐藏层的表示以及如何从BERT获取最后的或所有层网络输出等关键操作流程。 适用人群...

毕设&课程作业_基于sentence-transformers实现文本转向量的机器人.zip

毕设&课程作业_基于sentence-transformers实现文本转向量的机器人.zip

Sentence-Transformers库基于Transformer模型,如BERT、RoBERTa、XLM-RoBERTa等预训练模型,这些模型在大规模语料上进行了训练,能够捕捉到句子的深层语义信息。通过Sentence-Transformers,我们可以将任意长度的...

人工智能基于Ollama的本地化模型部署与调优:计算机竞赛中策略生成与多模态交互的应用系统设计

人工智能基于Ollama的本地化模型部署与调优:计算机竞赛中策略生成与多模态交互的应用系统设计

内容概要:本文深入探讨了Ollama本地大模型在计算机竞赛中的高级应用,重点围绕策略生成与多模态交互两大核心能力展开。通过本地部署与调优,Ollama可作为“智能队友”参与竞赛决策,支持动态策略规划、多模态题目...

基于torch transformers 直接加载bert预训练模型计算句子相似度

基于torch transformers 直接加载bert预训练模型计算句子相似度

本篇主要介绍如何利用PyTorch库中的Transformers模块直接加载BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)预训练模型,来计算两个句子的相似度。 首先,BERT是一种基于Transformer架构的预...

深度学习:DeepSeek模型本地部署指南-含推理及代码生成功能

深度学习:DeepSeek模型本地部署指南-含推理及代码生成功能

本文档主要介绍了一个名为 DeepSeek 的先进开源推理模型的部署方法,涵盖系统配置要求(如硬件、软件)、使用 Docker 和 Ollama 工具进行部署的方式,同时针对高级用户提供基于 Hugging Face transformers 库的方法...

transformers  pytorch 版语言模型  源码

transformers pytorch 版语言模型 源码

标题 "transformers PyTorch版语言模型 源码" 提到的核心概念是`transformers`,这是一个在自然语言处理(NLP)领域广泛应用的库,由Hugging Face团队开发。`transformers`库提供了多种预训练的深度学习模型,如BERT...

在本地使用Ollama、vLLM或Transformers安装DeepSeek-R1的逐步指南.pdf

在本地使用Ollama、vLLM或Transformers安装DeepSeek-R1的逐步指南.pdf

1. **硬件要求**:最低磁盘空间为500 GB,该空间需求可能因模型的不同而有所变化。此外,安装Jupyter Notebook或NVIDIA Cuda也是必要的。 2. **GPU配置**:DeepSeek-R1模型对VRAM(视频随机存取存储器)有一定的...

多模态大模型应用-本地化部署VQGAN+CLIP-不使用colab-附流程教程-优质大模型应用实战.zip

多模态大模型应用-本地化部署VQGAN+CLIP-不使用colab-附流程教程-优质大模型应用实战.zip

这通常涉及导入模型、加载权重、定义输入接口以及整合模型的各个部分。 4. **数据准备**:准备你的输入数据,可以是图像文件或者包含文本描述的数据集。对于CLIP,文本描述将用于引导生成过程。 5. **模型交互**:...

基于PyTorch和Transformers的本地法律大模型搭建用于合同审查与法律咨询-含可实现方案及代码

基于PyTorch和Transformers的本地法律大模型搭建用于合同审查与法律咨询-含可实现方案及代码

内容概要:本文详细介绍了一个使用 Python 和 PyTorch 深度学习框架以及 Hugging Face Transformers 库建立本地法律大模型的方法,主要用于合同审查、案例分析和法律咨询服务。整个项目涉及数据处理、模型选择与训练...

Deepseek本地部署模型

Deepseek本地部署模型

Sentence Transformers是NLP领域用于句子嵌入(sentence embeddings)的模型,能够将句子转换为向量形式,以捕捉句子的语义信息。而MiniLM代表的是模型架构,它是针对理解和处理语言任务而设计的,其"Mini"的名称...

多模态大模型推理测试可视化平台Web-Streamlit版-支持Qwen2.5/InternVL3/Kimi三大模型-支持transformers/vllm推理引擎

多模态大模型推理测试可视化平台Web-Streamlit版-支持Qwen2.5/InternVL3/Kimi三大模型-支持transformers/vllm推理引擎

核心特性包括智能显存管理(支持30%-95%GPU使用率配置,有效防止OOM),模型缓存机制(避免重复加载,大幅提升推理速度),兼容性修复(解决Streamlit与PyTorch冲突),以及模块化架构设计(采用工厂模式,易于扩展...

大模型开发工具库 HF Transformers

大模型开发工具库 HF Transformers

- **Pipelines 快速实践大模型**:Transformers 提供了一个名为 Pipelines 的高级API,用户可以通过简单的几行代码来执行复杂的任务,比如智能问答、语音识别、图像分类等。这大大降低了开发者的使用门槛,使得非...

最新推荐最新推荐

recommend-type

专升本计算机考试题库与知识点整理

资源摘要信息:"专升本计算机题库.doc 是一份专为准备参加专升本考试的学生设计的计算机科学与技术相关知识的综合性复习资料。该文档内容系统全面,紧扣专升本考试大纲,涵盖计算机基础理论、操作系统、数据结构与算法、程序设计语言(如C语言)、数据库原理、计算机网络、多媒体技术以及信息安全等多个核心知识点。文档以题库形式呈现,包含大量选择题、填空题、判断题、简答题和综合应用题,每类题型均配有标准答案或解析,便于考生自我检测与巩固学习成果。在计算机基础知识部分,题库详细考查了计算机的发展历程、分类、特点、应用领域,以及计算机系统的组成,包括硬件系统(运算器、控制器、存储器、输入设备、输出设备)和软件系统(系统软件与应用软件)的基本概念。对于二进制、八进制、十进制、十六进制之间的相互转换,ASCII码、汉字编码(如GB2312、GBK、UTF-8)等数据表示方法也有深入的题目设置,帮助学生掌握计算机内部数据处理的基本原理。在操作系统章节,题库重点考察了操作系统的功能(如进程管理、内存管理、文件管理、设备管理)、常见的操作系统类型(Windows、Linux、Unix等),以及用户界面、文件路径、目录结构等实用操作知识,强化学生对操作系统运行机制的理解。数据结构与算法部分则涵盖了线性表、栈、队列、树、图等基本数据结构的定义、特性与应用场景,并通过编程题或逻辑推理题考查学生对排序算法(如冒泡排序、快速排序、归并排序)和查找算法(顺序查找、二分查找)的掌握程度,强调算法的时间复杂度与空间复杂度分析能力。程序设计语言方面,以C语言为主,题库设置了变量定义、运算符优先级、控制结构(if、switch、for、while)、函数调用、指针、数组、结构体等语法知识点的典型题目,尤其注重指针与内存管理的相关考题,这是专升本考试中的难点与高频考点。数据库原理模块涉及数据库系统的基本概念(DB、DBMS、DBS)、数据模型(层次模型、网状模型、关系模型)、关系数据库的标准语言SQL(包括SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE语句的使用),以及实体-联系模型(E-R图)的设计与转换,培养学生对数据组织与管理的能力。计算机网络部分围绕OSI七层模型与TCP/IP四层模型展开,考查IP地址分类、子网划分、域名系统(DNS)、HTTP、FTP、SMTP等常见协议的功能与端口号,以及局域网、广域网、无线网络的基本架构与网络安全基础(防火墙、病毒防护、加密技术)。此外,题库还融入了多媒体技术的基础知识,如音频、视频、图像的数字化过程、常见文件格式(WAV、MP3、BMP、JPEG)及其压缩原理,提升学生对现代信息技术应用的认知水平。整个题库结构清晰,难易适中,既注重基础知识的记忆理解,也强调综合应用与逻辑思维能力的培养,适合不同基础水平的考生进行阶段性复习与模拟测试。通过反复练习该题库中的题目,考生不仅可以熟悉专升本计算机科目的命题规律与题型分布,还能有效查漏补缺,提升应试技巧与答题速度,为顺利通过考试打下坚实基础。同时,该文档也可作为高职高专院校计算机公共课教学的辅助资料,服务于日常教学与期末考核,具有较高的实用价值与推广意义。"
recommend-type

【Windows_macOS双平台安装失败终极解决方案】:12种报错代码逐行解析,5分钟定位GPU驱动_Qt版本_VC++运行库冲突根源

以下是对您提供的技术博文进行深度润色与重构后的成果。全文严格遵循您提出的全部优化要求: ✅ **彻底去除所有显性标题层级**(如“引言”“总结与展望”“参考资料”等),以自然段落过渡替代结构化分节; ✅ **打破“总—分—总”机械节奏**,从真实场景切入,将原理、案例、工程权衡、参数经验有机交织; ✅ **语言高度去模板化**:摒弃“本文将阐述……”类开头,代之以具象问题;大量使用设问、插入语、口语化短句、工程师式感叹与反讽; ✅ **注入一线工程洞察**:每项技术点均附带“为什么这么干”“踩过什么坑”“什么情况下不该用”等实战注解; ✅ **保留全部原始代码块、表格、Mer
recommend-type

QLineEdit怎么控制输入行为和显示效果?比如密码隐藏、只读、禁用这些功能有什么区别?

### Qt中LineEdit组件的使用方法及属性介绍 #### 单行文本编辑器简介 `QLineEdit` 是一个用于输入和编辑单行纯文本的小部件。此控件提供了一系列实用的功能,比如撤销/重做操作、剪切板支持(即剪切、复制、粘贴)、拖拽等[^2]。 #### 创建并初始化对象 可以通过如下方式创建一个新的 `QLineEdit` 对象实例: ```cpp QLineEdit *lineEdit = new QLineEdit(); ``` #### 只读状态配置 为了使 `QLineEdit` 处于只读模式,在这种状态下仍然能够选中文本进行复制,可执行下面的操作: ```cpp lin
recommend-type

WBS在油田地面工程项目管理中的应用与方法

资源摘要信息:"利用WBS促进油田地面工程项目管理" 知识点一:项目管理与WBS 油田地面工程项目管理是项目管理领域的一个分支,而WBS(工作分解结构)是项目管理的一个基础工具。WBS通过将项目分解成更小、更易于管理的部分,帮助项目经理定义项目的范围基准线,确保项目目标的明确性和可实现性。没有WBS,项目管理将变得复杂且难以控制,因为很难界定项目的具体范围和交付成果。 知识点二:WBS在项目管理中的地位 WBS在油田地面工程项目的管理中占据着核心地位,它不仅定义了项目的范围,还与项目的其他管理要素相结合,如时间、费用、质量、风险等。通过WBS,项目团队能够明确项目的工作内容,并制定出相应的计划和控制策略,为项目的成功实施提供支持。 知识点三:建立WBS的方法 建立WBS需要遵循一定的方法论,通常包括确定项目生命周期、应用WBS模板和分解技术。项目生命周期通常作为WBS的第一层,然后进一步细化至工作包。每一个工作包都有具体的工作内容、资源要求和费用预算,是项目管理与控制的基础。 知识点四:WBS与项目管理过程的结合 WBS与项目管理的所有过程都有直接或间接的关系。在范围管理过程中,WBS有助于明确项目的交付成果。在时间管理过程中,WBS通过工作包进一步分解,帮助确定项目活动和建立项目进度网络图。费用管理过程中,WBS被用来分配资源和费用,形成项目管理控制的基准线。 知识点五:WBS的层级结构 WBS从项目生命周期开始分解,一般情况下,项目的最高层是项目生命周期,然后逐级细化至工作包。工作包是WBS分解的最低层级,包含具体的工作任务和活动。通过这种方式,WBS能够详细定义项目的可交付成果,为项目团队提供明确的行动指南。 知识点六:项目管理基准线的建立 WBS有助于建立项目管理中的三条基准线:范围基准线、费用基准线和时间基准线。范围基准线是项目管理的基础,其他基准线的建立是建立在范围基准线的基础上。项目经理根据这三条基准线来进行项目调整和变更管理。任何超出这些基准线的变更都需要变更控制委员会的审批。 知识点七:WBS在风险控制中的作用 风险控制是项目管理的一个重要方面。WBS能够帮助项目团队识别和分析项目中的潜在风险,通过细化工作任务,WBS有助于发现项目中可能存在的风险点,从而提前采取措施进行风险管理和控制。 知识点八:WBS与项目管理的监控和控制 在项目的监控和控制阶段,WBS提供了项目监控的具体目标和内容,帮助项目经理跟踪项目的实际进度和成本,及时发现偏差并采取纠正措施。WBS确保项目管理的连续性和完整性,同时也保证了项目按计划和预算执行。 知识点九:WBS与项目利益相关方的沟通 WBS作为项目范围的定义,为项目利益相关方之间的沟通提供了共同语言和参照框架。通过WBS,项目团队成员、业主、设计单位、施工单位等都能对项目的范围有明确一致的理解,这有助于增强沟通效率和减少误解。 知识点十:WBS在复杂环境下的应用 油田地面工程项目面临地面与地下条件的相互依赖、分散的建设地点和复杂的工农关系等特殊挑战。WBS通过明确界定项目的范围和任务分配,为应对这些挑战提供了有效的管理工具。项目团队可以利用WBS作为组织工作和协调各方面工作的基础。 知识点十一:紧急情况下的变更管理 在紧急情况下,项目可能需要快速做出变更。通过WBS,项目经理能够明确这些变更是否仍在原有项目范围内,或者是否需要变更管理流程的审批。这种机制保障了项目管理的灵活性和风险控制的有效性。
recommend-type

【CloudCompare 20大致命坑点全避雷】:零基础用户必须在首次启动前掌握的9个隐藏配置、7类安装陷阱与3项安全验证技巧

# CloudCompare 20:一场静默崩溃前的可信基线重建 在点云处理工程师的日常中,一个再寻常不过的清晨:双击 `CloudCompare` 图标,等待窗口弹出,拖入刚从无人机采集回来的 LAS 文件,点击“加载”——然后,屏幕突然灰掉,进程无声退出。没有错误对话框,没有崩溃日志,甚至任务管理器里都找不到残留进程。你重启,重试,换文件,清缓存……三小时后才意识到:问题不在数据,而在那看似“开箱即用”的启动瞬间——就在 `ccViewer` 进程诞生后的第 417 毫秒,GPU 上下文尚未就绪,`QSettings` 缓存尚未落盘,而 `ccSettings.ini` 中那个被注释掉的
recommend-type

DataContract在C#里是不是啥类型都能序列化?有什么坑要注意?

### C# DataContract 的适用范围 DataContract 主要在 Windows Communication Foundation (WCF) 中用于定义数据结构[^2]。对于那些需要跨平台、跨语言的服务间通信的应用程序来说,使用 DataContract 可以确保数据的一致性和可移植性。 #### 使用限制 尽管 DataContract 提供了强大的功能,但在某些情况下可能存在局限: - **复杂对象图的支持有限**:当处理非常复杂的对象关系(如循环引用)时,可能会遇到挑战。虽然可以通过设置 `IsReference` 属性为 true 来支持引用类型的序列化,
recommend-type

施工项目管理的体会与质量保证体系建设

资源摘要信息:"建设工程施工项目管理心得.doc" 在进行建设工程施工项目管理时,项目管理的重要性不言而喻。施工项目作为建筑施工企业的生产对象,可能是整个建设项目,也可能是其中的单项工程或单位工程。它的主要特征包括施工任务的范围、管理主体、以及任务范围的界定方式。施工项目管理主要由建筑施工企业全权负责,管理者对项目具有时间控制性,内容随项目进度和要求的变化而变化,同时需要强化组织协调工作。 施工项目的组织机构管理是施工企业对项目进行有效管理的关键。组织机构设置的目的在于发挥项目管理功能,提高整体管理水平。项目管理组织机构的设置对于施工项目管理的成功至关重要,它需要高效且能够灵活指挥、运转自如、高效工作,以提供施工项目管理的组织保证。组织机构的良好运作是完成施工项目管理目标的关键。项目经理作为项目部领导核心,需具备领导才能、政治素质、理论知识水平、实践经验、时间观念等基本素质。 施工项目的质量管理是确保工程质量的核心内容,需要建立质量保证体系,包括编写质量手册、制定质量方针和目标。质量保证体系的建立需要依据质量保证模式,使之具有指令性、系统性、协调性、可操作性和可检查性。 从上述内容中,我们可以提炼出以下几个关键知识点: 1. 建设工程施工项目管理的重要性:施工项目管理是确保工程顺利进行、按时完成、达到质量标准的必要手段,直接关系到企业的市场竞争力和经济效益。 2. 施工项目的定义和特征:施工项目可以是一个建设项目的全部,也可以是其中的一部分,如单项工程或单位工程。它以企业建筑施工企业为管理主体,并以工程承包合同为任务范围界定的依据。 3. 施工项目管理的特征:项目管理需全权由建筑施工企业负责,它具有明确的时间控制性,管理内容会随着项目运作的阶段变化而变化。同时,管理过程中需要强化组织协调工作,以适应各种环境的变化。 4. 施工项目组织机构管理:该管理是施工项目管理的核心,需要合理设置项目管理组织机构,以确保项目经理部的高效运作,形成有效的组织力,保证项目的顺利完成。 5. 项目经理的素质要求:项目经理是项目部领导核心,其素质直接关系到项目的成败,需要具备综合的基本素质,包括领导能力、政治素质、理论知识、实践经验和时间管理能力。 6. 施工项目质量管理:质量管理是项目管理的核心之一,需要建立质量保证体系,包括质量手册、质量方针和目标,并以质量保证模式为依据,以实现质量管理的指令性、系统性、协调性、可操作性和可检查性。 以上知识点对于理解建设工程施工项目的管理流程和关键要素有着重要的指导作用。通过深入学习这些内容,可以更好地掌握施工项目管理的方法和技巧,提升管理效率和工程质量。
recommend-type

mbedtls MAC错误码归因矩阵(21个MBEDTLS_ERR_MD_XXX_ERR_CIPHER_XXX):精准定位是MD算法未注册?还是CTR_DRBG熵不足?

以下是对您提供的技术博文进行**深度润色与重构后的最终版本**。全文严格遵循您的全部要求: ✅ **完全去除所有显性章节标题**(如“引言”“总结与展望”等),仅保留语义自然过渡的段落结构; ✅ **彻底打乱原有“总—分—总”逻辑**,以真实工程问题切入,将原理、代码、归因、防御策略有机交织; ✅ **删除全部参考资料与引用标记**,不出现任何文献索引痕迹; ✅ **开篇摒弃模板化表达**,以嵌入式开发者最痛的调试现场开场; ✅ **句式高度口语化、节奏富于变化**:穿插设问、短句爆破、括号插入、工程师式吐槽; ✅ **注入大量一线实践洞察**:如“`md_info ==
recommend-type

KubeEdge 1.19 中 Mapper 是如何把传感器数据对接到边缘设备并存入 MySQL 的?

### KubeEdge 1.19 Mappers 设备对接 示例教程 在KubeEdge架构中,Mapper组件负责连接边缘设备并将其状态同步到云端。对于版本1.19中的Mapper配置和实现方式如下: #### Mapper基本概念 Mapper作为KubeEdge的一部分,在边缘侧运行并与特定类型的物理或虚拟设备通信。通过定义映射规则,可以将不同协议的数据转换成标准格式以便于管理和操作。 #### 配置文件说明 为了使Mapper能够正常工作,需要编辑`/etc/kubeedge/mapper/<mapper-name>.yaml` 文件来指定驱动程序和其他必要的参数设置[^1]。
recommend-type

嵌入式系统课程:以ARM SOC处理器为核心的系统结构学习

资源摘要信息: "嵌入式系统结构(总).ppt" ### 嵌入式系统基础与ARM处理器核心 该课程主要围绕ARM SOC处理器核心,深入探讨嵌入式系统结构。以应用为导向,讲授嵌入式系统的组成原理,旨在使学生能够全面掌握ARM体系结构,并对嵌入式系统的组成及开发有深刻的理解。 ### 课程特点 课程注重理论与实践相结合,通过嵌入式系统的开发平台进行应用开发学习,以便更有效地掌握基础知识。这包括从理论学习到软硬件结合,从编程理论到实际操作,以及从听讲到动手实践的转变。 ### 课程主要内容 1. **嵌入式系统导论(2学时)** - 介绍嵌入式系统的基础概念和应用领域。 2. **处理器设计导论(1学时)** - 概述处理器设计的基本原理。 3. **ARM体系结构(1学时)** - 讲解ARM架构的基础知识。 4. **ARM编程模型(4学时)** - 详细介绍ARM的编程模型。 5. **ARM汇编语言编程(2学时)** - 教授ARM汇编语言的编程技巧。 6. **ARM流水线组织(2学时)** - 分析ARM处理器流水线的工作原理。 7. **ARM指令集(2学时)** - 学习ARM处理器的指令集。 8. **体系结构对高级语言的支持(2学时)** - 探讨ARM架构如何支持高级编程语言。 9. **C程序在ARM上的优化(2学时)** - 讨论如何在ARM处理器上优化C语言程序。 10. **ARM存储器接口及AMBA总线(2学时)** - 学习ARM处理器的存储器接口和AMBA总线技术。 11. **9200开发板硬件结构及功能(1学时)** - 了解ARM9200开发板的硬件架构及其功能。 12. **9200接口电路设计(1学时)** - 探索ARM9200开发板的接口电路设计方法。 13. **ARM JTAG测试与调试结构(2学时)** - 介绍ARM处理器的JTAG测试与调试技术。 14. **ARM处理器核系列介绍(1学时)** - 熟悉ARM处理器核的各种系列。 15. **存储器层次与高速缓存(1学时)** - 学习存储器层次结构和高速缓存的工作原理。 16. **存储器管理单元及保护单元(2学时)** - 掌握ARM中存储器管理单元和保护单元的设计与应用。 17. **ARM SOC处理器介绍(1学时)** - 了解ARM SOC处理器的特点和应用。 18. **嵌入式系统设计与应用举例(1学时)** - 通过实际案例讲解嵌入式系统的设计和应用。 19. **嵌入式系统硬件设计基础(1学时)** - 学习嵌入式系统硬件设计的基本原则。 ### 教材及参考资料 课程参考了多本权威教材和资料,包括: - 马忠梅,徐英慧著作的《嵌入式系统结构课程参考讲义》。 - ARM官方出版的《ARM Architecture Reference Manual (ARM ARM)》。 - ARM官方提供的《ARM Developer Suite-Developer Guide》和《Programming Techniques, ARM Software Development Toolkit Version 2.0》。 - ARM920T处理器技术参考手册。 - 基于ARM920T的微控制器《AT91RM9200 Datasheet》。 - 《AT91RM9200 Development Kit User Guide》。 ### 考核成绩 考核成绩由平时成绩、实验成绩和期末考试成绩组成,各部分所占比例如下: - 平时成绩:25% - 实验成绩:25% - 期末考试成绩:50% 通过这样的课程内容设计,学生不仅能够理解ARM SOC处理器的工作原理和嵌入式系统的基础理论知识,而且能通过实验加深理解,并在实践中提升动手能力。这样的教育模式旨在培养具有系统设计能力的嵌入式系统工程师。