windbg中常用的命令

本文详细介绍了Windbg中常用的命令,包括列出当前进程上下文中所有线程(listthreadsincurrentprocesscontext)、显示加载模块(lm)、显示局部变量(dv)、设置断点(bp)等功能。通过这些命令,用户可以更高效地进行调试工作。

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windbg中常用的命令

~ - list threads in current process context
~* - list detail information of threads in current process context
lm - list all loaded modules
!sym noice/quiet - symbol prompts on/off
.srcpath - set source code path
k - display current stack
~*kb - display current stack for all threads
dv - display current local variable (ctrl + alt + v to switch mode)
.Frame - call stack
dt xxx - display data structure for xxx such as PEB
!gle/!error - display last error for current thread.
!teb - diplay current thread execution block
!peb - diplay current process execution block
r [@register] - display value of all register
ln [Address] - display the object type in Address
x [] - search address for global variable or global function, such as "x kernel32!*"
!locks - display dead lock
!handle - get current handle usage
!htrace [enable] - display and trace handles.
u - disassemble
bp [Kernel!SetLastError] [value] - set break pointer
bl - display break pointer information.
for example:
bp `mysource.cpp:143` "j (poi(MyVar)”0n20) ''; 'g' "
when MyVar is exceed 0x20, g command will be invoked. NOTE: "j" is to set conditional break pointer.
ba - data break pointer
ba w4 0x4000000 "kb;g" - list all modify 0x40000's call stack.

p,pa,t,ta - control command 
### 使用 AutoGPTQ 库量化 Transformer 模型 为了使用 `AutoGPTQ` 对 Transformer 模型进行量化,可以遵循如下方法: 安装所需的依赖包是必要的操作。通过 pip 安装 `auto-gptq` 可以获取最新版本的库。 ```bash pip install auto-gptq ``` 加载预训练模型并应用 GPTQ (General-Purpose Tensor Quantization) 技术来减少模型大小加速推理过程是一个常见的流程。下面展示了如何利用 `AutoGPTQForCausalLM` 类来进行这一工作[^1]。 ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer from auto_gptq import AutoGPTQForCausalLM model_name_or_path = "facebook/opt-350m" quantized_model_dir = "./quantized_model" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path) # 加载已经量化的模型或者创建一个新的量化器对象用于量化未压缩过的模型 gptq_model = AutoGPTQForCausalLM.from_pretrained(quantized_model_dir, model=model, tokenizer=tokenizer) ``` 对于那些希望进一步优化其部署环境中的模型性能的人来说,`AutoGPTQ` 提供了多种配置选项来自定义量化参数,比如位宽(bit-width),这有助于平衡精度损失与运行效率之间的关系。 #### 注意事项 当处理特定硬件平台上的部署时,建议查阅官方文档以获得最佳实践指导支持信息。此外,在实际应用场景之前应该充分测试经过量化的模型以确保满足预期的质量标准。
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