sql server还原数据库操作步骤

当其他人发送给我们一个系统的数据库时,我们需要在自己的机器上sql server中还原数据库,才能在本地运行系统,查看数据库。具体操作步骤如下:

(1)我们接收到的数据库是一个“文件”类型的数据

(2)打开sql server软件,选择SQL Server身份验证,输入登录名、密码,连接到服务器。

(3)“数据库”右键,选择“还原数据库”

(4)弹出以下窗口

指定用于还原的备份集的源和位置,选择“源设备”,点击“确定”。在出现的对话框上点击“添加”,弹出以下窗口,首先文件类型选择“所有文件(*)”,然后下去文件夹下找到我们需要还原的数据库文件,点击“确定”。

“确定”

(5)可以看到需要还原的数据库被添加,勾选添加的数据库,在上方的目标数据库中,填写数据库名称,点击“确定”。

(6)弹出下面的窗口,即为数据库还原成功。

### 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型以确保满足预期的质量标准。
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