c++之定义一个东西

一般地,会有这几种数据类型:
一,int。是英文integer的简写,定义一个整数,可正可负。如果除法的结果定义为整型(就是int),直接舍弃小数点后的数。
二,float。这与上面的int一样,只是它是一个小数,如果除法运算结果为小数,就会输出特定的几位小数,这个可以自己定几位。
三,double。与上面的相同,只是这是双精度,float是单精度。
四,char。是英文character的简写,指一个符号,也可以转换成一个数,这就是它的askii码。
好了,还有一些明天讲。
p.s.不要问我为什么题目起的如此诡异,应为本人才疏学浅,实在找不到一个好的名词,如果各位朋友有什么好的建议,欢迎评论!

DeepSeek 是由深度学习技术驱动的大规模语言模型系列,它并非一个可以直接通过 C++ 编译的东西,而是基于机器学习框架(如 PyTorch 或 TensorFlow)训练而成的模型。不过,如果你希望用 C++ 实现类似于 DeepSeek 的功能或集成其能力,通常有以下几种方式: --- ### 方案 1:借助现有库加载预训练模型 你可以使用 **TensorRT**、**ONNX Runtime** 等高性能推理引擎来部署预先训练好的大型语言模型(LLM)。这类工具支持多种模型格式,并且可以在 C++ 中高效地运行推断任务。 #### 具体步骤: 1. **下载模型文件** 获取 DeepSeek 模型的权重文件(通常是 `.pt` 格式或其他常见格式),并将其转换为兼容 ONNX Runtime 的 `.onnx` 文件。 2. **安装依赖项** - 对于 TensorRT,需要 NVIDIA GPU 和 CUDA 支持。 - 对于 ONNX Runtime,则可以选择 CPU 或 GPU 版本。 3. **编写 C++ 推理代码** 使用对应推理引擎提供的 API 加载模型并对输入文本生成预测结果。 下面是一个简单的例子,展示如何利用 ONNX Runtime 进行文本处理: ```cpp #include "onnxruntime_cxx_api.h" #include <iostream> #include <vector> std::vector<float> GenerateInput(const std::string& text) { // TODO: 将输入文本 token 化并转化为张量形式 return {}; } void RunModel(const OrtApi& api, const char* model_path, const std::vector<float>& input_tensor) { OrtEnv* env; OrtSessionOptions* session_options; OrtSession* session; auto status = api.CreateEnv(ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING, "test", &env); if (!status.IsOK()) throw std::runtime_error("Error creating Env"); status = api.CreateSessionOptions(&session_options); if (!status.IsOK()) throw std::runtime_error("Error creating SessionOption"); status = api.CreateSession(env, model_path, session_options, &session); if (!status.IsOK()) throw std::runtime_error("Error creating Session"); // 输入和输出名称以及维度等信息设置... // ...此处省略部分细节... api.Run(session, nullptr /* run options */, nullptr /* input names */, nullptr /* input tensor values */, 0 /* number of inputs */, nullptr /* output names */, 0 /* number of outputs */); api.ReleaseSession(session); api.ReleaseSessionOptions(session_options); api.ReleaseEnv(env); } int main() { const char* onnx_model_path = "./path/to/deepseek.onnx"; std::string user_input_text = "请生成一段对话内容"; try { Ort::Env env(OrtLoggingLevel::ORT_LOGGING_LEVEL_ERROR, "test"); Ort::SessionOptions so; Ort::Session session(env, onnx_model_path, so); // 准备输入数据 std::vector<float> input_data = GenerateInput(user_input_text); // 调用推理函数 RunModel(env.GetApi(), onnx_model_path, input_data); // 输出结果... (需提取模型返回的结果) } catch (const std::exception& e) { std::cerr << "Exception during inference: " << e.what(); } return 0; } ``` --- ### 方案 2:完全自定义实现 LLM 如果你想直接从头构建类似 DeepSeek 的神经网络架构并在 C++ 上运行,这是极其困难的任务。因为现代超大规模语言模型包含数十亿甚至更多参数,涉及复杂的 Transformer 结构,而纯 C++ 开发效率低并且难以调试维护。 建议还是优先考虑基于 Python 生态系统完成原型设计后再迁移至生产环境下的 C++ 应用程序中。 ---
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