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最新推荐文章于 2025-03-25 21:58:09 发布

diuchen3409

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文章标签： java

原文链接：http://www.cnblogs.com/Lhhh/p/8795438.html

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本文详细介绍了如何解决SpringBoot项目启动时遇到的问题，包括检查SpringbootApplication类的位置是否正确，以及确认是否已添加Thymeleaf模板引擎的依赖。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

一、检查SpringbootApplication的位置是否直接在groupId的包下面
比如你的groupId是com.baidu。那么SpringbootApplication放在\src\main\java\com\baidu\目录下
二、如果第一步并且使用的是thymeleaf模板引擎，那么再检查有没有添加依赖

<dependency>
   <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-thymeleaf</artifactId> </dependency>

转载于:https://www.cnblogs.com/Lhhh/p/8795438.html

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Qwen-14B-Chat-Int4推理报错:ImportError: libcudart.so.12: cannot open shared object file

qq_42681787的博客

11-09

1725

按照提示，pip安装这两个包，结果报错： ImportError: libcudart.so.12: cannot open shared object file: No such file or directory。发现是由于安装的 auto-gptq版本与conda安装的CUDA版本冲突所导致。在 Qwen-14B-Chat-Int4推理时，发现报错，缺少 optimum 和 auto-gptq 两个pip包。安装了跟我conda环境与cuda版本相匹配的 AutoGPTQ，问题解决。

大模型LLM 在线量化；GPTQ\AWQ量化及推理

weixin_42357472的博客

11-19

2032

参考:https://github.com/casper-hansen/AutoAWQ/blob/87350fefb9081dadec111cea9b315d009d877a87/examples/quant_custom_data.py。参考：https://vllm.readthedocs.io/en/latest/quantization/auto_awq.html。参考：https://github.com/vllm-project/vllm/issues/1538。应该是vllm暂时还不支持。

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llama2使用gptq量化踩坑记录

weixin_50845368的博客

11-07

7282

我刚开始直接pip install auto-gptq，产生了一系列的问题。本地是CUDA11.6，首先的问题是无法量化。gptq本身是一个github仓库，随后集成在了Transformers 库里，介绍如下：optimum🤗Transformers**已经整合了*，**用于对语言模型进行GPTQ量化。您可以以8、4、3甚至2位加载和量化您的模型，而不会对性能产生很大的影响，并且能够提高推理速度！这在大多数GPU硬件上都得到支持。optimum。

关于pycharm安装GDAL包失败的问题

永不言弃的博客

06-01

2762

4 找到自己项目所在路径下的Scripts文件夹也就是pycharm 中解释器设置下的解释器路径 C:\Users\casia\OPT-server\Scripts\GDAL-3.3.3-cp39-cp39-win_amd64.whl。5 在终端下输入 pip insall C:\Users\casia\OPT-server\Scripts\GDAL-3.3.3-cp39-cp39-win_amd64.whl。代表自己电脑是win64位机。是自己python版本号。网页中找到对应的安装包。

AtomGPT

TH_NUM的博客

07-02

516

【转发】为了能够在中文上训练出一个能够和ChatGPT能力接近的中文大模型，我们开放了AtomGPT项目AtomGPT基于LLaMA的模型架构，从0开始训练，希望能在训练的过程中，将模型能力得到提升的进化过程展示出来，感受到模型学习的过程。(ps:各位大佬，如果本项目能给您带来一点点帮助，麻烦点个⭐️吧)

BaiChuan13B-GPTQ量化详解

Blue&boke

04-18

1374

1、按照网上搜索的一些代码，如使用auto_gptq原生库进行训练后量化，可能会正常量化，但是在线推理时会出现如找不到bin文件或者tf文件，即模型权重文件，所以和网上大部分代码不同的地方在于，需要提前保存对应模型的权重文件，如果是BaiChuan13B，那么在进行模型量化前，对其进行保存。按照上述步骤，此时模型量化文件保存成功，接下来就是模型在线推理。

源2.0-M32大模型适配AutoGPTQ工具及量化&推理教程

2401_82700030的博客

09-29

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AutoGPTQ‌是一个开源工具包，专注于简化大规模语言模型(LLMs)的量化过程。它基于高效的GPTQ算法开发，主要使用Python编程语言，并依托PyTorch框架来实现量化功能。AutoGPTQ的设计目标是为开发者和研究人员提供一个易于使用的API接口，即使对量化技术不太了解的用户也能轻松进行模型量化。通过采用仅量化权重的方式，该工具包在尽量减少性能损耗的情况下，缩减了模型体积，提升了部署的效率。

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【代码】pip install pytorch-quantization error。

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当一些权重被中间更新推到网格之外时，这种效果可能会恶化。一个简单的启发式应用来防止这种情况：异常值一出现就被量化。这个过程可能需要大量的计算，特别是对于LLMs。为了解决这个问题，OBQ方法使用了一种技巧，避免在每次简化权重时重新进行整个计算。量化权重后，它通过删除与该权重相关的行和列(使用高斯消去)来调整计算中使用的矩阵(Hessian矩阵)。该方法还采用向量化的方法，一次处理多行权矩阵。尽管OBQ的效率很高，但随着权值矩阵的增大，OBQ的计算时间也会显著增加。

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