apt-offline 离线包管理工具技术文档
1. 安装指南
1.1 系统要求
apt-offline 是一个专为 Debian 及其衍生系统(如 Ubuntu)设计的离线包管理工具。因此,使用该工具前,请确保您的系统是基于 Debian 的发行版。
1.2 安装步骤
apt-offline 可以通过以下步骤进行安装:
-
使用 apt 安装
如果您的系统已经连接到互联网,可以直接使用apt命令安装 apt-offline:sudo apt-get update sudo apt-get install apt-offline -
手动安装
如果您的系统无法连接互联网,可以从其他联网的 Debian 系统下载 apt-offline 的.deb包,然后通过 USB 或其他存储设备将其传输到目标系统进行安装:sudo dpkg -i apt-offline_<version>.deb如果安装过程中出现依赖问题,可以运行以下命令修复:
sudo apt-get install -f
2. 项目的使用说明
2.1 基本功能
apt-offline 的主要功能包括:
- 离线安装/升级软件包:在无网络连接的机器上安装或升级软件包及其依赖。
- 下载软件包及其依赖:在联网的机器上下载软件包及其依赖,以便在离线机器上使用。
- 下载完整的错误报告:仅适用于 Debian 系统,下载软件包的完整错误报告。
- 下载源码包及其构建依赖:为开发者提供源码包及其构建依赖的下载功能。
2.2 常用命令
以下是一些常用的 apt-offline 命令示例:
-
生成签名文件
在离线机器上生成一个签名文件,用于指定需要安装或升级的软件包:apt-offline set apt-offline.sig --install-packages <package_name> -
下载软件包
在联网的机器上使用签名文件下载所需的软件包及其依赖:apt-offline get apt-offline.sig --bundle apt-offline.zip -
安装软件包
将下载的软件包传输到离线机器上,并使用以下命令进行安装:apt-offline install apt-offline.zip
3. 项目 API 使用文档
3.1 Python API
apt-offline 提供了 Python API,开发者可以通过编程方式调用其功能。以下是一个简单的示例:
from apt_offline import AptOffline
# 创建 AptOffline 实例
apt_offline = AptOffline()
# 生成签名文件
apt_offline.set_signature_file("apt-offline.sig", install_packages=["vim"])
# 下载软件包
apt_offline.get_packages("apt-offline.sig", "apt-offline.zip")
# 安装软件包
apt_offline.install_packages("apt-offline.zip")
3.2 命令行 API
apt-offline 的命令行接口提供了丰富的选项,可以通过 --help 参数查看详细帮助信息:
apt-offline --help
4. 项目安装方式
4.1 通过源码安装
如果您希望从源码安装 apt-offline,可以按照以下步骤操作:
-
克隆源码仓库
从 GitHub 克隆 apt-offline 的源码:git clone https://github.com/rickysarraf/apt-offline.git cd apt-offline -
安装依赖
安装所需的 Python 依赖:pip install -r requirements.txt -
安装 apt-offline
使用setup.py脚本进行安装:python setup.py install
4.2 通过 Docker 安装
如果您希望在 Docker 容器中使用 apt-offline,可以使用以下 Dockerfile 构建镜像:
FROM debian:latest
RUN apt-get update && apt-get install -y apt-offline
CMD ["apt-offline"]
构建并运行 Docker 容器:
docker build -t apt-offline .
docker run -it apt-offline
通过本文档,您应该能够顺利安装、使用 apt-offline,并了解其基本功能和 API 使用方法。如果您有任何问题或建议,欢迎联系开发者。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
GOT-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。00