浮动接头、鱼眼接头、Y型接头分别在什么场合使用

在实际使用中,常见四种接头,分别为I型接头、Y型接头、浮动接头、鱼眼接头。

I、Y型接头主要用于固连,刚性比较强,浮动接头、鱼眼接头较差

电缸、气缸长度是选型关键,浮动接头、鱼眼接头(360°转动)可以实现推动左右的位移补偿,可以实现直线精度较低的情况下,进行补偿。

I型、Y型接头刚性较强,无法进行左右位移补偿,使用寿命更高,刚性更强

气缸机械非标设计在进行较长位移时,会受到径向重力作用,因此较大的径向尺寸下,适合使用浮动接头,否则极易变形(这些接头主要是用于mini气缸,行程长,活塞杆细的那种。想象一下应该可以明白,又长又细的活塞杆伸出,是极易弯曲变形的,若伸出带着负载时有些许不同心,很容易活塞杆就弯了。浮动接头类似于汽车挂挡的那个东西,可以360度自适应起到一个调心的效果,鱼眼接头同理(但是没有360度调心),都是自适应比较强的接头)

在进行寿命测试时,建议使用I型(防止偏载)、Y型接头(变为活动连接,铰接,消除偏载)

### 使用 AutoGPTQ 库量化 Transformer 模 为了使用 `AutoGPTQ` 对 Transformer 模进行量化,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 ``` 加载预训练模并应用 GPTQ (General-Purpose Tensor Quantization) 技术来减少模大小和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) # 加载已经量化的模或者创建一个新的量化器对象用于量化未压缩过的模 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和支持信息。此外,在实际应用场景之前应该充分测试经过量化的模以确保满足预期的质量标准。
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