【调剂】中国科学院大学-中科院北京纳米能源所物理、电子、材料专业硕士调剂2名...

899e88f028b25b7b7afa97f7b34c6df4.jpeg

公众号【计算机与软件考研】每天都会发布最新的计算机考研调剂信息!

点击公众号界面左下角的调剂信息或者公众号回复“调剂”是计算机/软件等专业的所有调剂信息集合,会一直更新的。

国科学院大学-中科院北京纳米能源与系统研究所,王中林院士-朱来攀青年研究员课题组招收硕士调剂生2名,要求一志愿报考中国科学院大学或中国科学院各个研究所(这是院里的要求,否则调剂系统应该是无法填报)。凝聚态物理、应用物理、微电子、电子信息、材料科学等背景学生优先考虑,需满足a类国家线。如有意愿请先发送简历或能证明科研能力的材料到下方联系邮箱,如果合适我们会及时与您取得联系。

团队主要研究方向:
  第三代半导体材料和器件、纳米发电机与自驱动传感、界面极化工程与智能感知系统等应用基础研究,并探索其在新时代能源、通信、物联网和人工智能等领域的应用。

联系方式:
zhulaipan@binn.cas.cn;朱老师
http://sourcedb.binn.cas.cn/zw/zjrck/qnyjy/202212/t20221227_6591000.html#opennewwindow

调剂公告

http://www.binn.cas.cn/yjsjy/ssbszs/sszs/202403/t20240319_6966110.html#opennewwindow

信息来源网址:

https://muchong.com/t-16083141-1

我每年都会整理计算机考研的调剂信息集合,而且是最全的:

18考研】计算机/软件等专业调剂信息集合!

【19考研】计算机/软件等专业调剂信息集合!

【20考研】计算机/软件等专业调剂信息集合!

【21考研】计算机/软件等专业调剂信息集合!

【22考研】计算机/软件等专业调剂信息集合!

【23考研】计算机/软件等专业调剂信息集合!

您还可以在以下平台找到我们

a079ae8a8ffef82e7a0955fd9000397c.jpeg

1c4bfe6c29e880c671384ddc2f5dd06f.jpeg

90654cc87c7caaa4bbaf2a87c5c63856.jpeg

1544df1d076fb7c41606c04db45fb078.jpeg

你点的每个在看,我都认真当成了喜欢9109208bc6317e7cd270fda397289d5a.png

### 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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值