Qt系列文章之 Qt Model Class

本文介绍了Qt的Model类体系,包括不可实例化的抽象基类、代理模型类和可实例化模型类,如QStringListModel和QFileSystemModel。重点讨论了QAbstractItemModel,它是所有模型类的基类,QModelIndex作为定位条目的关键。后续文章将通过实例演示如何基于QAbstractItemModel实现自定义模型。

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Qt Model Class

Qt提供了一些列相互继承的Model类体系,Qt的Model类是对用户数据进行体系化封装并提供统一操作接口的一大类模块。
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Qt提供的模型类十分多,大致可以分为三种:不可实例化的抽象基类、代理模型类和可实例化模型类。其中QStringListModel和QFileSystemModel是特定场景使用的高级封装模型。一般的模型分为如下三种,List模型,表格模型和树模型。这三种模型都可以基于抽象基类QAbstractItemModel进行继承来开发。当然不论是那种模型,都是基于基本的条目构造而成,也可以使用QStandardItemModel来封装数据。
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如果需要使用开发列表类模型,可以使用QAbstractListModel来封装自己的数据;如果需要开发表格类模型,可以使用QAbstractTableModel来封装自己的模型。如果是树模型,那么可以使用QAbstractItemModel或者QStandardItemModel来封装自己的模型。

抽象基类模型QAbstractItemModel是所有模型类的基类,提供了大量的虚方法,用户在封装自己数据时需要对其进行实现,其中纯虚函数必须都要在子类中实现。

### InternVL2 部署指南 #### 1. 数据准备 为了训练和微调模型,官方提供了 `InternVL-Chat-V1-2-SFT-Data` 数据集。该数据集包含了用于监督微调的高质量对话样本[^1]。确保下载并解压此数据集到指定路径。 #### 2. 环境搭建 环境配置是成功部署的关键部分之一。以下是基于文档中的指导完成环境设置的方法: - **克隆项目仓库**: 使用以下命令获取最新版本的 InternVL 源码。 ```bash git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/in/InternVL.git ``` - **依赖安装**: 进入项目目录后执行如下脚本以安装必要的 Python 库和其他工具链。 ```bash cd InternVL && pip install -r requirements.txt ``` 以上步骤均来自项目的具体说明文档[^3]。 #### 3. 修改 XTuner 的 Config 文件 针对特定任务需求调整超参数以及网络结构定义非常重要。对于 InternVL2 而言,在 `/root/InternLM/code/XTuner/xtuner/configs/internvl/v2/internvl_v2_internlm2_2b_qlora_finetune.py` 中有若干可调节项需注意更改[^4]。例如学习率、批次大小等都可能影响最终效果表现。 #### 4. 实践量化部署 通过 LMDeploy Lite 工具包实现高效资源利用下的性能优化成为当前主流趋势之一。选取 InternVL2-26B 版本不仅因为其具备处理图文混合输入的能力,更重要的是借此机会深入理解整个流程从而掌握更高级别的技术应用能力[^2]。 ```python from lmdeploy.lite import get_model_info, load_from_file model_path = 'path/to/model' info = get_model_info(model_path) print(info) # 加载模型实例化对象 session = load_from_file(model_path=model_path) output = session('your prompt here') ``` 上述代码片段展示了如何加载预训练好的权重文件并通过会话接口发起请求得到响应结果。 ---
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