启动jar包shell脚本_shell脚本启动jar包，零基础入门到精通，收藏这篇就够了

1、创建shell脚本

makir start.sh

2、复制以下内容修改自己jar包的文件名和路径

jar_name=xxx.jar jar_path=/xxx/xxxx log_path=/xxx/logs/`date +%y-%m-%d`_out.log #指向自定义jdk #export JAVA_HOME=/xxx/xxx/jdk1.8.0_131 #export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar #export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH stop() { echo "" pid=$(ps -ef | grep $jar_name | grep -v grep | awk '{print $2}') if [ -z $pid ]; then # -z 是判断是否为空 echo "${jar_name}未运行！" else echo "准备关闭进程$pid" kill -9 $pid sleep 0.5 echo "${jar_name}已关闭！" fi echo "" } start() { echo "" pid=$(ps -ef | grep $jar_name | grep -v grep | awk '{print $2}') if [ -z $pid ]; then cd $jar_path # 这里转到jar包目录执行命令，是为了使用jar_path下的config文件，貌似java程序只能识别当前执行命令目录下的配置，否则就是使用已打入Jar包的配置文件。 nohup java -jar $jar_name >$log_path 2>&1 & pid=$(ps -ef | grep $jar_name | grep -v grep | awk '{print $2}') echo "应用 ${jar_name}启动成功，pid=${pid}" # tail -f $log_path else echo "应用 ${jar_name} 正在运行，pid = ${pid}" fi echo "" } status() { echo "" pid=$(ps -ef | grep $jar_name | grep -v grep | awk '{print $2}') if [ -z $pid ]; then echo "应用 ${jar_name} 未运行" else echo "应用 ${jar_name} 正在运行，pid = ${pid}" fi echo "" } restart() { stop sleep 2 echo "停止完成，准备启动jar包" start } action() { echo "请输入数字选择要执行的操作：1=启动，2=重启，3=停止，4=查看运行状态，5=退出" echo '你输入的数字为:' read a case $a in "1") start ;; "2") restart ;; "3") stop ;; "4") status ;; "5") exit 1 ;; *) echo "输入错误，请重新输入" action ;; esac } action

3、启动

sh start.sh start

好了 ，到这里估计你的项目应该已经运行成功了！
说真的，这两年看着身边一个个搞Java、C++、前端、数据、架构的开始卷大模型，挺唏嘘的。大家最开始都是写接口、搞Spring Boot、连数据库、配Redis，稳稳当当过日子。

结果GPT、DeepSeek火了之后，整条线上的人都开始有点慌了，大家都在想：“我是不是要学大模型，不然这饭碗还能保多久？”

先给出最直接的答案：一定要把现有的技术和大模型结合起来，而不是抛弃你们现有技术！掌握AI能力的Java工程师比纯Java岗要吃香的多。

即使现在裁员、降薪、团队解散的比比皆是……但后续的趋势一定是AI应用落地！大模型方向才是实现职业升级、提升薪资待遇的绝佳机遇！

如何学习AGI大模型？

作为一名热心肠的互联网老兵，我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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一、2025最新大模型学习路线

一个明确的学习路线可以帮助新人了解从哪里开始，按照什么顺序学习，以及需要掌握哪些知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛，没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫，不知道应该专注于哪些内容。

我们把学习路线分成L1到L4四个阶段，一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。

L1级别:AI大模型时代的华丽登场

L1阶段：我们会去了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析；学习理解大模型的核心原理，关键技术，以及大模型应用场景；通过理论原理结合多个项目实战，从提示工程基础到提示工程进阶，掌握Prompt提示工程。

L2级别：AI大模型RAG应用开发工程

L2阶段是我们的AI大模型RAG应用开发工程，我们会去学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3级别：大模型Agent应用架构进阶实践

L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，我们会去学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造我们自己的Agent智能体；同时还可以学习到包括Coze、Dify在内的可视化工具的使用。

L4级别：大模型微调与私有化部署

L4阶段：大模型的微调和私有化部署，我们会更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调；并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。

整个大模型学习路线L1主要是对大模型的理论基础、生态以及提示词他的一个学习掌握；而L3 L4更多的是通过项目实战来掌握大模型的应用开发，针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程，和配套的学习资料。

二、大模型经典PDF书籍

书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的，我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档，它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。（书籍含电子版PDF）

三、大模型视频教程

对于很多自学或者没有基础的同学来说，书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解，因此，我们提供了丰富的大模型视频教程，以动态、形象的方式展示技术概念，帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。

四、大模型项目实战

学以致用，当你的理论知识积累到一定程度，就需要通过项目实战，在实际操作中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。

五、大模型面试题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。

在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我们将提供精心整理的大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

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