转磁盘格式,从mbr转与pgt格式。

本文介绍如何通过Windows内置工具将磁盘从MBR格式转换为GPT格式。步骤包括打开磁盘管理、使用命令提示符及diskpart命令进行磁盘清理和格式转换。

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win+R, 输入命令:diskmgmt.msc,在磁盘管理窗口,右键点击要查的磁盘1,选“属性”-》卷-》磁盘分区形式 查,可查磁盘当前是否为mbr格式。如是进行下面操作。

 1. 输入cmd,进入命令行界面

2. 输入diskpart, 进行硬盘的分区管理

3.输入list disk,  查询磁盘情况。准备转磁盘2的格式。

 4. 输入select disk 2,  进入磁盘2操作。

5. 输入clean, 清除分区。

6. 输入convert gpt, 转换mbr为gpt格式。

7.输入list disk, 查看当磁盘2,出现了*,说明,已经是GPT格式的磁盘了;

### 部署开源PGT大模型的本地环境设置 对于在本地环境中部署开源的大规模预训练模型(如PGT),通常涉及以下几个方面: #### 1. 环境准备 确保安装了必要的依赖库和工具,比如Python及其版本管理器pyenv、虚拟环境venv或conda等。此外还需要安装Git用于获取源码仓库。 #### 2. 获取项目代码 通过Git克隆目标项目的GitHub地址至本地计算机上: ```bash git clone https://github.com/user/pgt-model.git cd pgt-model ``` #### 3. 安装依赖项 根据README.md中的指导来安装所需的Python包和其他软件组件。这一步骤可能涉及到pip install requirements.txt这样的命令[^1]。 #### 4. 下载权重文件 许多大型语言模型会分开提供架构定义预训练参数(即权重)。如果官方提供了下载链接,则可以直接wget或者curl拉取;也可以考虑使用🤗Transformers这类第三方库自动加载指定checkpoint下的权值数据[^2]。 #### 5. 运行测试实例 完成上述准备工作之后就可以尝试启动一些简单的例子程序验证整个流程是否正常工作了。例如运行一个推理脚本predict.py来进行预测操作: ```python from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer model_name_or_path = "path_to_local_model" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path) model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name_or_path) inputs = tokenizer("Hello world!", return_tensors="pt") outputs = model(**inputs) print(outputs.logits.softmax(dim=-1)) ``` #### 6. 调整配置并优化性能 针对特定应用场景调整超参设定,并利用硬件资源加速计算过程,像GPU/CPU分配策略、混合精度训练等等技术都可以帮助提高效率降低延迟时间[^3]。
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