代码优化微调

本文通过重构代码,改进了前端热门搜索功能。具体包括:调整内部方法的位置、使用解构语法简化属性访问,并将if语句替换为switch语句以提高代码的可读性和效率。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

前面我们实现了热门搜索最基本的功能,下面我们来将代码微调优化一下。

首先,我们打开 src/common/header/store 下的 actionCreators.js 如下。

import * as actionTypes from './actionTypes';
import axios from 'axios';
import { fromJS } from 'immutable';
import '../../../mockdata.js';

export const searchFocus = () => ({
    type: actionTypes.SEARCH_FOCUS
});

export const searchBlur = () => ({
    type: actionTypes.SEARCH_BLUR
});

const changeList = (data) => ({
  type: actionTypes.CHANGE_LIST,
  data: fromJS(data)
})

export const getList = () => {
  return (dispatch) => {
    axios.get('/api/headerList.json').then( (res) => {
      const data = res.data;
      if( data.success ) {
        dispatch( changeList( data.data ) )
      }
    }).catch( () => {
      console.log("error");
    })
  }
}

一、有的方法,不需要被导出,比如 changeList 方法。这种方法,我们最后要么放顶部要么放底部。我们这儿把它放顶部。

再看一下 src/common/header 下的 index.js 里面有的函数或者变量 的调用方法是 this.props.XXX .那么我们可以用解构语法让它们的调用更方便。如下。

class Header extends Component {
  render() {
    let { focused, handleFocus, handleBlur } = this.props;
    return (
...)
}}

二、使用解构语法把this.props 中变量解构

然后,我们看一看 src/common/header/store 下的reducer.js,如下。

import { SEARCH_FOCUS, SEARCH_BLUR, CHANGE_LIST } from './actionTypes';
import { fromJS } from 'immutable';

const defaultState = fromJS({
    focused: false,
    list: []
});

export default (state = defaultState, action) => {
    if (action.type === SEARCH_FOCUS) {
        return state.set("focused", true);
    }
    if (action.type === SEARCH_BLUR) {
        return state.set("focused", false);
    }
    if (action.type === CHANGE_LIST) {
      return state.set("list", action.data);
    }
    return state;
}

里面大量使用了if 语法,这里我们可以把它改为switch 语句。如下。

import { SEARCH_FOCUS, SEARCH_BLUR, CHANGE_LIST } from './actionTypes';
import { fromJS } from 'immutable';

const defaultState = fromJS({
    focused: false,
    list: []
});

export default (state = defaultState, action) => {
    switch (action.type) {
        case SEARCH_FOCUS :
            return state.set("focused", true);
        case SEARCH_BLUR:
            return state.set("focused", false);
        case CHANGE_LIST:
            return state.set("list", action.data);
        default:
            return state;
    }
}

三、大量if 语句,改为switch 语法

 

 

### 微调DeepSeek代码的方法 对于特定需求或性能改进而言,微调DeepSeek涉及采用不同的策略来优化模型表现。一种有效的方式是应用LoRA(Low-Rank Adaptation),这种方法允许仅调整少量参数从而减少计算资源消耗并加快训练速度[^1]。 #### 使用LoRA进行微调 当目标是在保持大部分原有功能的同时引入新特性或者改善现有特征时,可以考虑使用LoRA技术。此方法专注于修改神经网络中的低秩矩阵部分而非整个权重矩阵,这不仅降低了内存占用也简化了梯度下降过程中的更新操作。具体到DeepSeek R1版本上的实践,则需按照如下指南准备环境配置以及执行具体的微调流程[^4]: ```python from peft import LoraConfig, get_peft_model import torch.nn as nn model = ... # 加载DeepSeek基础模型实例 lora_config = LoraConfig( r=8, lora_alpha=32, target_modules=["q", "v"], lora_dropout=0.05, ) peft_model = get_peft_model(model, lora_config) ``` 这段Python脚本演示了如何基于PeFT库设置LoRA配置对象,并将其应用于已加载的DeepSeek模型之上。`target_modules`指定了要施加变化的具体层名称列表;而其他超参则控制着学习率缩放因子(`r`)、正则化强度(`lora_alpha`)及随机失活概率(`lora_dropout`)等重要属性。 #### 全参数微调 除了上述局部化的改动方案外,还有更为激进的选择——即对全部可训练变量实施再教育。这种方式虽然理论上可以获得更好的适配效果,但也意味着更高的硬件成本及时长投入。因此建议只有在充分评估利弊之后才采取此类措施。 针对不同应用场景下的特殊要求,开发者还可以探索更多样化的途径来增强DeepSeek的功能性和适用范围,比如借助于低代码平台集成额外组件或是自动化工具链加速迭代周期等等[^3]。
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