LACT项目在Fedora Atomic系统上的安装指南
背景介绍
LACT是一款开源的AMD显卡超频和控制工具,为Linux用户提供了对AMD显卡进行性能调优的便捷方式。对于使用Fedora Atomic系列发行版(如Silverblue、Kinoite、Bazzite等)的用户,由于这些系统采用不可变的文件系统设计,安装过程需要特殊处理。
Fedora Atomic系统特性
Fedora Atomic系列发行版采用了不可变操作系统设计理念,这意味着系统根文件系统在运行时是只读的。这种设计提高了系统稳定性和安全性,但也带来了软件安装方式的改变。用户需要通过Flatpak或工具箱(Toolbox)容器来安装和管理应用程序。
安装步骤详解
-
准备工作
首先确保系统已启用RPM Fusion仓库,这是许多第三方软件(包括LACT)的依赖来源。 -
创建工具箱环境
使用以下命令创建一个新的工具箱容器:toolbox create --container lact
-
进入工具箱环境
创建完成后,进入该容器环境:toolbox enter --container lact
-
安装必要依赖
在容器内执行以下命令安装基础开发工具:sudo dnf install @development-tools
-
安装LACT依赖包
继续安装LACT运行所需的依赖项:sudo dnf install cmake gcc-c++ libdrm-devel systemd-devel
-
构建安装LACT
按照标准流程从源代码构建和安装LACT:git clone https://github.com/ilya-zlobintsev/LACT.git cd LACT mkdir build && cd build cmake .. make sudo make install
注意事项
-
权限配置
安装完成后,需要将用户添加到video组以获得必要的硬件访问权限:sudo usermod -a -G video $USER
-
系统服务管理
LACT安装后会注册为系统服务,在工具箱容器内可以使用systemctl命令管理:sudo systemctl enable --now lactd
-
图形界面访问
由于工具箱环境与主机系统隔离,GUI应用可能需要额外配置才能正确显示。
替代方案
对于不想使用工具箱环境的用户,可以考虑以下替代方案:
-
Flatpak打包
将LACT打包为Flatpak应用,这是Fedora Atomic推荐的软件分发方式。 -
层叠安装
使用rpm-ostree工具进行层叠安装,但这会影响系统的不可变性。
总结
在Fedora Atomic系统上安装LACT虽然需要额外步骤,但通过工具箱容器技术,用户仍然可以享受到LACT提供的AMD显卡控制功能。这种方法既保持了Atomic系统的核心优势,又满足了用户对硬件控制的需求。随着Flatpak等技术的完善,未来这类应用的安装将变得更加简便。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~042CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0299- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









