下载 | Win10正式版最新原版ISO系统映像 (22H2、19045.6036、多合一版本)-修复多个系统问题

⏩ Win10正式版最新原版ISO系统映像

🔶 Windows 10 正式版渠道的最新ISO系统映像,2025年6月份更新版本已上传,资源链接内会定期跟进,更新ISO版本,建议收藏备用!

Win10最新ISO映像下载:

https://www.ithaoge.cn/win10_download.html

简单功能介绍

Win10系统映像

先下载资源,之后可以把镜像用于安装Win10系统,或者升级系统,镜像已更新至2025年6月24日发布的最新正式版,版本号22H2(19045.6036)。ISO映像文件名的结构为"系统_版本号_体系_语言_来源_版本_制作者.ISO"

映像内包含家庭版、家庭中文版、专业版、教育版、企业版、专业工作站版等大部分版本

映像文件名: Win10_22H2_19045.6036_x64_zh-cn_uup_all_ITHaoge.iso

Windows聚焦桌面

安装后系统信息如图,版本号 19045.6036

开始菜单

预装应用情况

已集成.NET Framework 3.5,兼容更多程序

系统空间占用情况

本次系统更新日志

### 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和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和支持信息。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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