Nicht immer lässt sich zeitnah über jede Neuigkeit berichten, manche Ereignisse sind es aber dennoch Wert, Erwähnung zu finden. In dieser Zusammenfassung überblickt die Redaktion alle wichtigen Meldungen aus der Linux-Welt der vorangegangen Woche.
Mit Andreas Tille wurde kürzlich ein deutscher Physiker zum neuen Debian Projektleiter gewählt. Er bezwang in der Wahl die indische Entwicklerin Sruthi Chandran
Mit GPT4All gibt es bereits einen Chatbot wie ChatGPT, den Du auf Deinem Computer installieren und offline benutzen kannst. Möchtest Du offline Bilder mithilfe einer KI erstellen, dann eignet sich Stable Diffusion hervorragend dafür. Auch diese Software kannst Du offline installieren und nutzen. Vorteilhaft ist ein schneller Computer mit ordentlich Speicher und im Idealfall eine schnelle Grafikkarte. Mein Tuxedo Fusion ist auf jeden Fall schnell genug und hat ausreichend RAM, um binnen weniger Sekunden KI-Bilder mit Stable Diffusion zu erstellen […]
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Clonezilla Live dient dem Erstellen von bitgenauen Kopien und Images von Festplatten oder Partitionen. Gerade ist die gegen die XZ-Lücke immune Version 3.1.2-22 erschienen.
Eine Sicherheitslücke in Flatpak erlaubte die Ausführung von Befehlen außerhalb der Sandbox. Eine Aktualisierung auf Version 1.14.6 wird empfohlen.
Es gibt eine neue Version der speziellen Linux-Distribution Clonezilla Live. Neben diversen Bugfixes gibt es auch nennenswerte Verbesserungen. Clonezilla Live 3.1.2-22 basiert auf dem Debian Sid Repository mit Stand 8. April 2024. Der Linux-Kernel wurde bei der speziellen Linux-Distribution auf 6.7.9-2 aktualisiert. Mit an Bord ist auch ezio 2.0.11. Zudem gibt es ein neues Format für Meldungen, die an ocsmgrd gesendet werden. Um die Nachrichten zu trennen, benutzt das System ein Komma. Clonezilla-bezogenen Log-Dateien rotiert das Betriebssystem nun und empfängt […]
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ChatGPT, Copilot & Co. verwenden Large Language Models (LLMs). Diese werden auf leistungsstarken Servern ausgeführt und als Cloud-Services angeboten. Das funktioniert wunderbar. Aber nicht jeder will Daten, Text und Code ständig in die Cloud hochladen. Kann man also — mit »gewöhnlicher« Hardware — LLMs auch lokal ausführen?
Tatsächlich ist das verblüffend einfach. Das Tool der Wahl heißt Ollama. Was Docker für Container ist, ist Ollama für LLMs!
Ollama kann ziemlich mühelos unter Linux, macOS und Windows installiert werden. Unter Windows und macOS starten Sie Ollama als Hintergrunddienst mit einer winzigen grafischen Oberfläche (im Prinzip nur ein Icon, das den Status anzeigt). Unter Linux richten Sie den Dienst mit systemctl ein:
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systemctl enable --now ollama
Jetzt können Sie Ollama mit dem gleichnamigen Kommando im Terminal ausführen. Mit ollama run <llmname> installieren Sie eines der öffentlich verfügbaren Sprachmodelle (mehr dazu im nächsten Abschnitt) und können dann im Textmodus Kommandos ausführen:
ollama run llama2
>>> I need a regex to verify a date in US format. Can you help?
Of course! To match a date in the format of "MM/DD/YYYY" (month-day-year)
or "MM/DD/YYYY HH:MM AM/PM", you can use the following regular expression:
\b(\d{1,2}/\d{1,2}/\d{4})|(\d{1,2}/\d{1,2}/\d{4} \d{0,2})?\b
Here's a breakdown of how this regex works:
* \b: Matches a word boundary (the start or end of a word) to ensure
we're matching the entire date field.
* (\d{1,2}/\d{1,2}/\d{4}): Matches the month/day/year format. The
(\d{1,2}) captures the month and day as individual digits (0-2
digits for the month and 1-2 digits for the day). The / separates
the date components.
* |: Or, used to match the alternative format.
* (\d{1,2}/\d{1,2}/\d{4} \d{0,2})?: Matches the month/day/year with
time format. The (\d{1,2}) captures the month and day as individual
digits (0-2 digits for the month and 1-2 digits for the day). The /
separates the date components. The \d{0,2} matches the time component
(0-2 digits representing the hour and minute).
* \b: Matches a word boundary to ensure we're matching the entire date field again.
Note that this regex will match both US and international dates in the
"MM/DD/YYYY" format, as well as dates in the "MM/DD/YYYY HH:MM AM/PM"
format. If you need a more specific format (e.g., only US dates),
feel free to modify the regex accordingly.
Manche Sprachmodelle können auch Deutsch (nochmals llama2), wenngleich die sprachliche Qualität mitunter nur mittelmäßig ist.
>>> Was ist der Dopplereffekt?
Der Dopplereffekt ist ein physikalischer Effekt, der durch die Beugung von
Lichtwellen verursacht wird, wenn diese durch eine mediummässige Materie
passt. In einer bestimmten Umgebung oder Situation kann das Licht, das durch
eine bestimmte Fläche oder ein Objekt passt, sich "verlangsamen" und eine
Dopplereffekthelligkeit erzeugen.
Der Dopplereffekt ist ein spezifischer Effekt, der auf der Beugung von
Lichtwellen basiert. Wenn Licht durch ein Medium passt, wird es durch die Faser
des Mediums beugt und umgestaltet. Die Intensität des Lichts, das durch ein
Medium passt, kann sich durch den Dopplereffekt ändern.
Im Alltag können wir den Dopplereffekt beispielsweise bei der Anähnlichkeit von
Objekten in einer Ferne sehen. Wenn ein Auto oder eine andere Objekte in der
Ferne auf uns zukommt, wird es durch die Luft des Raumes beugt und erscheint
größer und weiter weg, als es tatsächlich ist.
Der Dopplereffekt kann auch in anderen Bereichen wie der Optik, Elektrotechnik
oder Medizin verwendet werden. Zum Beispiel können Dopplereffekte in der
Medizin verwendet werden, um die Blutungen in einem Körperteil zu bestimmen.
Es gibt verschiedene Arten von Dopplereffekten, darunter:
* LichtDopplereffekt: Der Effekt, den das Licht erzeugt, wenn es durch ein
Medium passt.
* ZeitDopplereffekt: Der Effekt, den die Zeit erzeugt, wenn sie durch ein
Objekt oder eine bestimmte Umgebung verändert wird.
* Räumliche Dopplereffekte: Der Effekt, den die räumliche Position von Objekten
oder der Standort eines Beobachters auf die Erscheinung des Dopplereffekts
ausübt.
Insgesamt ist der Dopplereffekt ein interessanter und wichtiger
physikalischerEffekt, der in vielen Bereichen der Wissenschaft und Technologie
Verwendung findet.
Ollama stellt seine Funktionen über eine REST-API zur Verfügung und kann somit lokal auch durch eigene Scripts und Editor-Plugins (z.B. Continue für VSCode) genutzt werden. Natürlich gibt es auch Module/Bibliotheken für diverse Sprachen, z.B. für Python.
Die bekanntesten Sprachmodelle sind zur Zeit GPT-3.5 und GPT-4. Sie wurden von der Firma openAI entwickelt und sind die Basis für ChatGPT. Leider sind die aktellen GPT-Versionen nicht öffentlich erhältlich.
Zum Glück gibt es aber eine Menge anderer Sprachmodelle, die wie Open-Source-Software kostenlos heruntergeladen und von Ollama ausgeführt werden können. Gut geeignet für erste Experimente sind llama2, gemma und mistral. Einen Überblick über wichtige, Ollama-kompatible LLMs finden Sie hier:
Noch viel mehr LLMs finden Sie auf HuggingFace, einer öffentlichen Plattform für KI-Forscher und -Anwender:
Viele Sprachmodelle stehen in unterschiedlicher Größe zur Verfügung. Die Größe wird in der Anzahl der Parameter gemessen (7b = 7 billions = 7 Milliarden). Die Formel »größer ist besser« gilt dabei nur mit Einschränkungen. Mehr Parameter versprechen eine bessere Qualität, das Modell ist dann aber langsamer in der Ausführung und braucht mehr Platz im Arbeitsspeicher. Die folgende Tabelle gilt für llama2, einem frei verfügbaren Sprachmodell der Firma Meta (Facebook & Co.).
Name. Parameter Größe
---------- ---------- --------
llama2 7 Mrd. 4 GB
llama2:13b 13 Mrd. 7 GB
llama2:70b 70 Mrd. 39 GB
Wenn Sie llama2:70b ausführen wollen, sollte Ihr Rechner über 64 GB RAM verfügen.
Update: Quasi zugleich mit diesem Artikel wurde llama3 fertiggestellt (Details und noch mehr Details). Aktuell gibt es zwei Größen, 8b (5 GB) und 80b (40 GB).
Ollama kann aber auch KI-Modelle zur Bildverarbeitung ausführen, z.B. LLaVA (siehe https://ollama.com/blog/vision-models).
ollama run llava:13b
>>> describe this image: raspap3.jpg
Added image 'raspap3.jpg'
The image shows a small, single-board computer like the Raspberry Pi 3, which is
known for its versatility and uses in various projects. It appears to be connected
to an external device via what looks like a USB cable with a small, rectangular
module on the end, possibly an adapter or expansion board. This connection
suggests that the device might be used for communication purposes, such as
connecting it to a network using an antenna. The antenna is visible in the
upper part of the image and is connected to the single-board computer by a
cable, indicating that this setup could be used for Wi-Fi or other wireless
connectivity.
The environment seems to be an indoor setting with wooden flooring, providing a
simple and clean background for the electronic components. There's also a label
on the antenna, though it's not clear enough to read in this image. The setup
is likely part of an electronics project or demonstration, given the simplicity
and focus on the connectivity equipment rather than any additional peripherals
or complex arrangements.
Eigentlich eine ganz passable Beschreibung für das folgende Bild!
Es ist erstaunlich, wie rasch die Qualität kommerzieller KI-Tools — gerade noch als IT-Wunder gefeiert — zur Selbstverständlichkeit wird. Lokale LLMs funktionieren auch gut, können aber in vielerlei Hinsicht (noch) nicht mit den kommerziellen Modellen mithalten. Dafür gibt es mehrere Gründe:
Auch das Budget für das Trainingsmaterial ist größer.
Kommerzielle Modelle sind oft größer und laufen auf besserer Hardware. Das eigene Notebook ist mit der Ausführung (ganz) großer Sprachmodelle überfordert. (Siehe auch den folgenden Abschnitt.)
Wodurch zeichnet sich die geringere Qualität im Vergleich zu ChatGPT oder Copilot aus?
Wenn Sie LLMs zum Coding verwenden, passt der produzierte Code oft weniger gut zur Fragestellung.
Die Antworten werden je nach Hardware viel langsamer generiert. Der Rechner läuft dabei heiß.
Die meisten von mir getesteten Modelle funktionieren nur dann zufriedenstellend, wenn ich in englischer Sprache mit ihnen kommuniziere.
Als Minimal-Benchmark haben Bernd Öggl und ich das folgende Ollama-Kommando auf diversen Rechnern ausgeführt:
ollama run llama2 "write a python function to extract email addresses from a string" --verbose
Die Ergebnisse dieses Kommandos sehen immer ziemlich ähnlich aus, aber die erforderliche Wartezeit variiert beträchtlich!
Update: Grafische Darstellung der Geschwindigkeit unter https://kofler.info/mini-benchmark-fuer-die-ausfuehrung-lokaler-sprachmodelle/
Lenovo T16, Linux. 12th Gen Intel i5-1250P cores=12, 32 GiB RAM, Alder Lake-P Integrated Graphics Controller
total duration: 4m7.981004535s
load duration: 979.201µs
prompt eval count: 31 token(s)
prompt eval duration: 3.061771s
prompt eval rate: 10.12 tokens/s
eval count: 478 token(s)
eval duration: 4m4.913456s
eval rate: 1.95 tokens/s
Lenovo P1 (2018), Linux. Intel i8750H 6 cores / 12 threads, 32 GiB RAM, NVIDIA Quadro P1000
Die GPU wurde nicht genutzt.
total duration: 1m48.168754835s
load duration: 204.369µs
prompt eval duration: 146.12ms
prompt eval rate: 0.00 tokens/s
eval count: 629 token(s)
eval duration: 1m48.021933s
eval rate: 5.82 tokens/s
MacBook Air 2020, M1, 8GiB RAM
total duration: 52.303529042s
load duration: 4.741221334s
prompt eval count: 31 token(s)
prompt eval duration: 331.908ms
prompt eval rate: 93.40 tokens/s
eval count: 567 token(s)
eval duration: 47.211456s
eval rate: 12.01 tokens/s
MacBook Air M2 2023, 24 GB
total duration: 35.853232792s
load duration: 5.297790333s
prompt eval count: 32 token(s)
prompt eval duration: 211.272ms
prompt eval rate: 151.46 tokens/s
eval count: 617 token(s)
eval duration: 30.343375s
eval rate: 20.33 tokens/s
MacBook Pro M3 Pro 2023, 36 GB
total duration: 28.392226667s
load duration: 5.532561667s
prompt eval count: 31 token(s)
prompt eval duration: 119.313ms
prompt eval rate: 259.82 tokens/s
eval count: 667 token(s)
eval duration: 22.740198s
eval rate: 29.33 tokens/s
Bzw. mit llama3:8b: 26,6 tokens/s.
Windows PC i7 64GB RAM + Nvidia 3070
total duration: 12.9912206s
load duration: 5.2628606s
prompt eval count: 31 token(s)
prompt eval duration: 83.136ms
prompt eval rate: 372.88 tokens/s
eval count: 514 token(s)
eval duration: 7.644094s
eval rate: 67.24 tokens/s
Linux PC, AMD Ryzen 5 7600 64 GB RAM + Nvidia RTX3090 mit 24 GB RAM
(mit llama3)
total duration: 5.008054596s
load duration: 899.374µs
prompt eval duration: 17.275ms
prompt eval rate: 0.00 tokens/s
eval count: 473 token(s)
eval duration: 4.948306s
eval rate: 95.59 tokens/s
Grundsätzlich kann Ollama GPUs nutzen (siehe auch hier und hier). Im Detail hängt es wie immer vom spezifischen GPU-Modell, von den installierten Treibern usw. ab. Wenn Sie unter Linux mit einer NVIDIA-Grafikkarte arbeiten, müssen Sie CUDA-Treiber installieren und ollama-cuda ausführen. Beachten Sie auch, dass das Sprachmodell im Speicher der Grafikkarte Platz finden muss, damit die GPU genutzt werden kann.
Apple-Rechner mit M1/M2/M3-CPUs sind für Ollama aus zweierlei Gründen ideal: Es gibt keinen Ärger mit Treibern, und der gemeinsame Speicher für CPU/GPU ist vorteilhaft. Die GPUs verfügen über so viel RAM wie der Rechner. Außerdem bleibt der Rechner lautlos, wenn Sie Ollama nicht ununterbrochen mit neuen Abfragen beschäftigen. Allerdings verlangt Apple leider vollkommen absurde Preise für RAM-Erweiterungen.
Zum Schluss noch eine Bitte: Falls Sie Ollama auf Ihrem Rechner installiert haben, posten Sie bitte Ihre Ergebnisse des Kommandos ollama run llama2 "write a python function to extract email addresses from a string" --verbose im Forum!
Weitere Links zum Thema GPU/NPU-Nutzung:
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Künstliche Intelligenz ist da, um zu bleiben. Die Open-Source-Community darf das Feld nicht de Big Playern überlassen. Fedora entwickelt Ansätze einer Strategie.
Vor wenigen Tagen erschien LXQt 2.0.0. Die Entwicklung konzentrierte sich auf die Portierung auf das Qt 6 Framework und die Implementierung der Wayland-Protokolle.
Volla Systems hat bereits mehrere Crowdfunding-Kampagnen erfolgreich abgeschlossen. Jetzt startet die Kampagne für das gut ausgestattete Volla Tablet.
Lubuntu 24.04 LTS bietet mit dem Snap Installation Monitor einen Überblick über den Stand der installierten Snaps.
Free Software is everywhere, with studies estimating that it is present in about 96% of the applications that we use. But what are the responsibilities and liabilities of the Free Software developers? A potential threat to Free Software developers looms in the form of an ongoing lawsuit in the UK involving Bitcoin and its core developers.
Bitcoin (BTC) is a cryptocurrency created in 2009 that operates under the MIT Free Software licence. After its creator disappeared, a group of software developers continued to develop Bitcoin independently. Currently, Dr. Craig Wright, who claimed to be the creator of Bitcoin, is suing the Bitcoin developers in the UK courts through his company, Tulip Trading Limited (Tulip). This company claims to have lost £3 billion worth of bitcoin due to a hack that compromised the private keys, resulting in the loss of access to the funds. In this lawsuit Tulip is demanding that the Bitcoin developers provide access to the lost Bitcoin, arguing that the developers have a legal obligation to provide access or offer equitable compensation or damages.
As such, this legal case is currently drawing attention to the issue of Free Software developers' liability, in particular the extent to which they are responsible to their users.
The High Court considered whether software developers and controllers of digital asset networks bear legal obligations to cryptocurrency holders who rely on their software. The court ruled in favour of the developers, stating that as a "fluctuating body of individuals", the developers could not realistically maintain ongoing obligations. The court rejected the notion that developers should be compelled to provide software updates upon the request of digital asset owners, emphasising the absence of any explicit commitment or assurance by the developers. Regarding the alleged tortious duties, the Court determined that the developers did not owe Tulip a duty of care, highlighting that Tulip's loss was solely economic.
A duty of care is a legal responsibility imposed on an individual that requires them to follow a level of reasonable care when conducting any acts that could endanger others.However, the court recognized that, in certain cases, software developers have specific duties. For instance, developers must exercise caution to avoid harming users' interests and may have an obligation to remedy bugs or faults in the system.
The court also acknowledged that the disclaimer in the MIT license, broadly disclaims liability for software issues. However, the court did not confirm whether this disclaimer absolved BTC Network developers of responsibility for its operation. This is because:
On appeal, the Court of Appeal (the second highest court in the UK) overturned the High Court's decision, concluding that it was at least arguable that the developers owe fiduciary legal duties to cryptocurrency owners. The court noted the exclusive control of the Bitcoin software code by a small group of developers and their decision-making role on behalf of all Bitcoin owners, resembling fiduciary responsibilities. The court also noted that only a handful of developers have exclusive access to the Bitcoin software code on GitHub. For example, if a Bitcoin owner notices a bug, he or she is unable to fix it because only the developers with access can do so, and they have to agree to do so. In the eyes of the court, this is a clear exercise of the de facto power of the developers. The court completely missed the point that no one can prevent others from applying a fix to the code - that is part of the fundamental freedom that comes with Free Software: if the developers of a particular repository refuse to apply needed fixes, the community can fork the project and bypass those developers.
Furthermore, code is speech. Freedom of expression includes expression in the language of computer code as well. Imposing disproportionate duties on Free Software developers forces them to change their code, and therefore infringes on their freedom of expression. The court also observed that the developers have a positive duty to fix bugs and code errors and a negative duty to refrain from acting in their own self-interest.
In summary, Tulip's case raises significant legal questions, and according to the latest developments, Tulip must prove ownership of the alleged stolen bitcoins in a preliminary trial.
Common law in the UK (and other countries) is developed through court decisions and precedents. When a court makes a decision in a case, it establishes a legal precedent that serves as a guide for future cases with similar circumstances. Lower courts generally have to follow the precedents set by the higher courts. Courts in common law countries tend to also borrow concepts and precedents from other countries if there is no local precedent available. The law and legal scholarship around Free Software developers’ duties is underdeveloped and almost non-existent. If Tulip succeeds in their case, it may set an international legal precedent, opening the floodgates to litigation. This means that any user of Free Software could potentially sue developers for alleged breaches of duty.
A fiduciary duty, as claimed by Tulip, refers to the legal duty of a person or entity to act in the best interests of another party, typically referred to as the beneficiary or principal. This duty is characterized by trust, confidence, and reliance on the fiduciary to act ethically and responsibly on behalf of the beneficiary. Fiduciary duties exist in only very specific relationships, like those of trustees, solicitors, agents, partners, and company directors. Attaching these duties to Free Software developers is unprecedented and disproportionate.Free Software production, a catalyst for technological innovation, relies on voluntary contributions. Imposing fiduciary duties (or any disproportionate duties) on developers could deter them from participating in Free Software projects, fearing legal repercussions. This could lead to a chilling effect, where developers opt for more restrictive licensing, or refrain from sharing their code altogether, or release the software only in jurisdictions where there are no duties out of fear of litigation. The results of such an effect would be disastrous; stifling innovation and potentially halting the progress of specific Free Software endeavours.
In essence, if the court rules in favour of Tulip, it can have far-reaching consequences that can be detrimental to the Free Software developers in the following ways:
Free Software development thrives on the collaborative efforts of developers worldwide, continually evolving. The developers’ autonomy inherent in Free Software must not be jeopardized by the fear of unjust litigation. FSFE remains vigilant in safeguarding against threats to developer autonomy that could stifle innovation. In the light of these concerns, we call upon the developers to persist in their invaluable work without fear.
Die neueste Version der kostenlosen Virtualisierungs-Software VirtualBox 7.0.16 ist eine Wartungs-Version und bringt daher keine allzu großen Neuerungen mit sich. Nennenswert ist allerdings die anfängliche Unterstützung für Linux-Kernel 6.9 (Linux Host und Gast) und 6.8 (Linux-Gast-Erweiterungen). Die Unterstützung für Linux-Kernel 6.8 bedeutet, dass Du ab sofort auch Distributionen innerhalb einer virtuellen Maschine betreiben kannst, die Kernel 6.8 einsetzen. Die anfängliche Unterstützung für Kernel 6.9 bedeutet, dass Du VirtualBox auch auf Computern installieren kannst, die mit Linux 6.9 laufen. Für Linux […]
Der Beitrag VirtualBox 7.0.16 – anfängliche Unterstützung für Linux 6.8 und 6.9 ist von bitblokes.de.
Firefox 125 bringt einige nützliche Erweiterungen zu den Anwendern. So etwa das halbautomatische Einfügen von URLs aus der Zwischenablage sowie eine Erweiterung von Firefox View.
Amarok war einer der besten Audio-Player seiner Zeit. Jetzt erschien eine Beta zu Amarok 3.0. Ob es gelingt, den einstigen Vorzeigeplayer in die Zukunft zu retten, muss sich erst noch zeigen.
Explicit Sync ist ein wichtiger Schritt, damit sich Wayland und proprietäre Nvidia-Treiber besser vertragen. Die kürzlich in ein Wayland-Protokoll gegossene Technik wird in Plasma 6.1 verfügbar sein.
Ab sofort gibt es mit Lakka 5.0 die neuste Version der speziellen Linux-Distribution. Es ist eine schlanke Linux-Distribution, die einen kleinen Computer in eine vollwertige Retrogaming-Konsole verwandelt. Seit Version 4.3 gibt es einige nennenswerte Änderungen und Neuerungen. Lakka 5.0 basiert etwa auf dem Build-System von LibreELEC 11.0. Weitere Neuerungen und Änderungen in Lakka 5.0 Das Team hat RetroArch auf Version 1.17.0 aktualisiert. Mesa ist als Version 24.0.4 vorhanden. Ebenso gibt es aktualisierte Linux-Kernel. Das sind: Die entsprechenden Systeme und Emulatoren […]
Der Beitrag Lakka 5.0 – Retro-Spielekonsole – Raspberry Pi 5 unterstützt ist von bitblokes.de.
Western Digital hat auf der NAB 2024 einige neue und spannende Technologien sowie Storage-Lösungen angekündigt. Ziemlich beeindruckend finde ich die Ankündigungen von microSD-Karten mit 2 TByte Speicher und SD-Karten mit 4 TByte Platz. Ein Raspberry Pi 5 mit so viel Speicherplatz ist fast schon ein vollwertiger Computer. Wobei man hier anmerken muss, dass es microSD-Karten mit 1,5 TByte bereits gibt und das ebenfalls ordentlich viel Platz ist. Genügend Platz kann man allerdings nie haben und daher ist die Ankündigung von […]
Der Beitrag SD-Karten mit 4 TByte Speicher angekündigt ist von bitblokes.de.
Debian Paketmanagement-Tool APT ist in Version 2.9 erschienen. In Vorbereitung auf v3.0 bringt eine neue UI etwas Farbe und mehr Übersicht ins Spiel.
Der Entwickler von ClamTk hat angekündigt, dass er das Projekt nach über 20 Jahren Pflege einstellt. Um es gleich vorwegzunehmen. ClamTk wurde als benutzerfreundliches Frontend für ClamAV entwickelt. ClamAV wird weiter entwickelt und auch gewartet, nur das unabhängig davon entwickelte Frontend wird nicht mehr gepflegt. Der Entwickler gibt einige Gründe an, warum er das Projekt nicht weiterführen möchte und die hören sich ziemlich frustriert an, wenn ich ehrlich bin. Hier eine grobe Übersetzung davon: Laut eigenen Aussagen könnte er noch […]
Der Beitrag ClamTk nach über 20 Jahren eingestellt ist von bitblokes.de.
Der Raspberry Pi hat sich in den letzten Jahren von einem kleinen Minicomputer für Bastler und Nerds zu einem vollwertigen und verhältnismäßig leistungsfähigem Rechner entwickelt. Nicht wenige Anwender freuen sich darüber, für wenig Geld einen vollwertigen Miniserver zu bekommen.
Beim Einsatz des Raspberry Pi für den produktiven Einsatz als Server ist zu beachten, dass auch die angeschlossene Hardware hierfür geeignet sein sollte. Ein Gehäuse, bei dem er Pi überhitzt, ist genau so schädlich wie eine SD-Karte als Festplatte, da diese nicht für den Dauerbetrieb geeignet ist.
Durch den Einsatz rund um die Uhr gibt es sehr viele Schreib- und Lesevorgänge auf der SD-Karte. Hierfür sind diese Karten aber nur bedingt geeignet. Bei den ersten Raspberry Pi Generationen hatte ich sehr häufig Datenverlust, weil die SD-Karte den Geist aufgegeben hat.
Inzwischen läuft auf dem Pi bei mir eine Instanz von Home Assistant. Hier werden rund um die Uhr Daten aufgezeichnet und Automationen ausgeführt. Auch andere Dienste laufen hier, von denen ich keinen Ausfall erleiden möchte.
Außerdem sind die Lese- und Schreibgeschwindigkeiten einer SD-Karte sehr limitiert. Eine moderne SSD ist um ein Vielfaches schneller. Das wird vor allem dann deutlich, wenn man in Home Assistant Datenmengen abfragt, z.B. Diagramme anzeigt. Ladezeiten von mehreren Sekunden sind dann keine Seltenheit.
Die Konsequenz daraus ist, dass ich den Raspberry von einer SD-Karte auf eine SSD-Karte umziehen möchte. Dadurch, dass hier ein Produktivsystem läuft, möchte ich alle Installationen, Daten und Einstellungen möglichst verlustfrei auf das neue Medium umziehen. Wie ich das gemacht habe, erfahrt hier in folgendem Tutorial.
Um einen Geschwindigkeitsvorteil in messbare Größen zu fassen, kann man als Referenz einen Geschwindigkeitstest der SD-Karte machen. Mit dem folgenden Befehl werden Beispieldateien geschrieben. Der Befehl gibt aus, wie schnell die Geschwindigkeit dabei war.
$ dd if=/dev/zero of=/tmp/speedtest1.img bs=20MB count=5
5+0 records in
5+0 records out
100000000 bytes (100MB, 95 MiB) copied, 11.9403 s, 8.4 MB/sWenn der Umzug fertig ist, kann man diesen Test wiederholen. Bei mir kam ich von ca. 8,4 MB/s Schreibgeschwindigkeit auf 168 MB/s. Das hat sich mal gelohnt!
In meinem Fall handelt es sich um eine externe SSD, die über USB 3.0 angeschlossen wird. Nachdem ich sie angesteckt habe, prüfe ich ob sie rechtmäßig erkannt wird, indem ich den folgenden Befehl eingebe und in der Ausgabe nach der SSD suche.
$ lsblkAuf Github gibt es ein kleines Projekt, das viele Funktionen beinhaltet. Das Programm kopiert den Inhalt der SD-Karte auf die SSD, sodass von ihr gebootet werden kann und alle Einstellungen vorhanden sind.
$ git clone https://github.com/billw2/rpi-clone.git
$ cd rpi-clone
$ sudo cp rpi-clone /usr/local/sbin/sys-clone
$ sudo cp rpi-clone-setup /usr/local/sbin/sys-clone-setupAm besten ist es, wenn kein Service mehr läuft und der Kopiervorgang ungestört durchlaufen kann. Daher erst prüfen, was alles läuft, danach einzeln beenden
$ sudo systemctl stop cron
$ sudo systemctl stop nginx
$ sudo systemctl stop docker usw.Aus dem Check von Schritt 1 kennen wir bereits die Bezeichnung der Festplatte. Auf diese müssen wir nun verweisen mit dem Befehl:
$ rpi-clone sdaDer Wizard hält zunächst an und berichtet uns über den Zustand des Systems. Wenn alles korrekt ist, kann der Vorgang mit der Eingabe von „yes“ gestartet werden.
Nach Ende des Kopiervorgangs fährt man den Raspberry Pi herunter.
$ sudo shutdown nowAnschließend von der Stromversorgung trennen, die SD-Karte entfernen, und die Spannungsversorgung wieder herstellen. Jetzt bootet der Raspberry von SSD und ist sehr viel schneller.
The post Raspberry Pi: Umzug von SD-Karte auf SSD in wenigen Schritten first appeared on bejonet - Linux | Smart Home | Technik.
Eine Sicherheitslücke in aktuellen Kerneln erlaubt eine Rechteausweitung, wenn der Angreifer lokal Zugriff auf den Rechner hat oder sich Zugriff verschafft hat.
Das Ubuntu-Team hat die Beta-Version von Ubuntu 24.04 LTS Noble Numbat zur Verfügung gestellt. Sie hat sich wegen des xz-Problems bekanntlich etwas verzögert. Die Beta-Version bietet wie üblich nicht nur Abbilder für Ubuntu Desktop, Server und Cloud, sondern es gibt auch Images für die zahlreichen Derivate. Die Beta-Abbilder sollten keine sogenannten Showstopper haben und eine normale Nutzung sollte möglich sein. Allerdings ist es eine Beta-Version, die sich möglicherweise nicht für den produktiven Einsatz eignet. Noble Numbat bietet Linux-Kernel 6.8, GNOME […]
Der Beitrag Ubuntu 24.04 LTS Beta ist verfügbar & Derivate ist von bitblokes.de.
Eine Woche später als geplant wurde jetzt die Beta zu Ubuntu 24.04 LTS »Noble Numbat« freigegeben. Die stabile Veröffentlichung ist trotz der Verschiebung für den 25. April vorgesehen.
