adb进入root权限并修改系统文件目录为可读写

我用小米手机做实验获得root权限并修改文件目录权限(手机已被刷机,系统有root权限,不知道有没有影响)

1、首先adb shell 进入手机

2、键入命令su获取root权限,获取到的标志是由$符号变成#号

3、键入mount查看系统目录及是否可读写rw为可读写,ro为只读(read only)



我修改的是rootfs / rootfs ro,relatime 0 0目录的权限,rootfs为区号, /为目录(如果是system目录就应该是/system),第二个rootfs应该是标识吧,ro为只读标志,0 0我也不知道是啥。

4、然后就可以开始修改权限了,键入命令mount -o remount rootfs /,执行后键入mount查看权限


就是可读了。

本人小菜鸟,纯属记录,欢迎大神点评。


### 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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