final和常量

final

final 关键字在 Java 中可以用来修饰类、方法和变量。它的主要作用是防止继承、方法重写和变量的重新赋值。
1.当一个类被声明为 final 时,它不能被继承。这样可以确保类的实现不会被改变。
2.当一个方法被声明为 final 时,它不能被子类重写。这对于需要保证方法行为不被修改的情况非常有用。
3.当一个变量被声明为 final 时,它的值在初始化之后不能被改变。final 变量可以是成员变量、局部变量或方法参数。

final 关键字的注意事项
1.不可变性:final 变量一旦赋值后就不能改变,通常用于定义常量。
常量如:

static final int AGE;

2.对象引用:对于 final 引用类型变量,引用本身不能改变,但引用的对象的内容可以改变。

class Main {
   
    public static void main(String[] args) {
   
        final StringBuilder sb = new StringBuilder("Hello");
        sb.append(" World"); // 允许,这是对对象内容的修改
        
### 使用 AutoGPTQ 库量化 Transformer 模型 为了使用 `AutoGPTQ` 对 Transformer 模型进行量化,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 ``` 加载预训练模型并应用 GPTQ (General-Purpose Tensor Quantization) 技术来减少模型大小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) # 加载已经量化的模型或者创建一个新的量化器对象用于量化未压缩过的模型 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型性能的人来说,`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型以确保满足预期的质量标准。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值