gcc编译选项–build、–host和–target

GCC交叉编译时,–build指编译所用平台,–host指代码运行平台,–target用于指定工具链生成代码的运行平台。在非交叉编译场景下,这三个选项相同。在交叉编译如x86编译arm程序时,需设置–build和–host。若本机工具无前缀,–build可为空;交叉编译工具链有前缀如arm-unknown-linux-gnueabi-gcc,则–host设为此前缀。

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在交叉编译configure时,通常会需要设置–build、–host和–target选项。各个选项的含义如下:

–build:编译所用的机器的平台。

–host:编译出的代码运行的平台。

–target:编译出来的工具链生成的代码的运行平台。这个选项不常用,一般只在编译gcc、ld等工具链的过程中用到。

在不涉及到交叉编译的时候,–build、–host、–target是一样的,不需要特别设置。交叉编译的时候,比如需要在x86平台编译arm程序,就需要设置–build和–host选项。

通常,本机上的gcc、ld等工具是没有前缀的,这个时候–build可以设置为空。交叉编译工具链通常都有一个前缀,比如arm-unknown-linux-gnueabi-gcc,这个时候,–host就要设置为arm-unknown-linux-gnueabi。

Example:
./configure --build=’’ --host=arm-unknown-gnueabi

### 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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