Linux下zip文件的分卷压缩和解压
zip 分卷压缩
zip -r -s 1m log.zip log/
-r 代表递归子目录(如果没有加压缩出来只包含一个空目录)
-s 1m代表分卷大小,一般设置为1g
log.zip为压缩包名
log/为待压缩的目录zip 分卷解压
先使用zip -F命令修复分卷,合成正确的一个压缩文件再进行解压
zip -F log.zip --out LOG.zipzip -r -s 1m log.zip log/
-r 代表递归子目录(如果没有加压缩出来只包含一个空目录)
-s 1m代表分卷大小,一般设置为1g
log.zip为压缩包名
log/为待压缩的目录先使用zip -F命令修复分卷,合成正确的一个压缩文件再进行解压
zip -F log.zip --out LOG.zip
本文记录了在本地使用Qwen3.8-27B模型接入opencode工具时的配置经验与注意事项。作者指出,opencode的配置文件(jsonc格式)不支持像GPT那样在同一模型中直接设置思考强度,而需将不同思考模式拆分为多个独立模型,并通过额外的`options`模块传递参数(如思考强度、temperature、top_p等)。同时,由于多个模型共享同一API地址,除第一个模型外,其余模型必须设置单独的ID。文章提供了完整的配置示例,展示了如何通过`chat_template_kwargs`中的`enable_thinking`开关及`reasoningEffort`参数(支持xhigh、medium、low)来实现直出模式与不同强度思考模式的切换,并详细列出了各模型的上下文限制、输出长度及API连接参数,为类似本地模型接入场景提供了实用参考。
只争朝夕
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