外键一定是另一个表的主键吗

今天看数据库的时候突然想到这个问题,随即记录一下:

外键约束并不仅仅可以与另一张表的主键约束相连接,还可以定义为引用另一张表的UNIQUE约束。

因此:
外键并不一定是另一张表的主键,但一定是唯一性索引;主键约束和唯一性约束都是唯一性索引。

### 部署大型AI模型DeepSeek本地环境指南 #### 准备工作 为了成功地在本地环境中部署DeepSeek这样的大规模AI模型,需先确认计算机硬件满足最低配置需求。这通常涉及足够的GPU内存、CPU核心数以及充足的磁盘空间来存储模型文件及其依赖项[^2]。 #### 安装必要的软件包 安装过程中会用到多种Python库和其他工具链。建议创建一个新的虚拟环境以隔离这些依赖关系。对于特定版本控制下的库管理,`pipenv` 或 `conda` 是不错的选择。以下是部分可能需要用到的命令: ```bash # 创建并激活新的Conda环境 conda create -n deepseek python=3.9 conda activate deepseek # 使用Pipenv初始化项目 pipenv install --dev ``` #### 获取预训练模型权重 大多数情况下,官方文档或GitHub仓库中会有详细的说明指导下载预训练参数的方法。如果采用的是私有云服务,则应遵循相应的API接口规范获取资源访问权限令牌[^1]。 #### 构建推理引擎 构建用于执行预测任务的服务端程序时,可以考虑利用FastAPI框架快速搭建RESTful API服务器实例。下面是一个简单的例子展示如何定义一个POST请求处理函数来进行图像分类操作: ```python from fastapi import FastAPI, File, UploadFile import torch from PIL import Image from torchvision.transforms import ToTensor app = FastAPI() model = None # 初始化全局变量保存加载后的模型对象 @app.on_event("startup") async def load_model(): global model device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" model_path = "./models/deepseek.pth" model = torch.load(model_path).to(device) @app.post("/predict/") async def predict(file: UploadFile = File(...)): img_bytes = await file.read() image = Image.open(io.BytesIO(img_bytes)) transform = ToTensor() tensor_img = transform(image).unsqueeze(0) with torch.no_grad(): output = model(tensor_img.to(device)) prediction = ... # 处理输出得到最终结果 return {"prediction": prediction} ``` #### 测试与优化性能 完成上述步骤之后,可以通过发送HTTP POST请求测试新建立的服务是否正常运作。针对可能出现的速度瓶颈问题,可尝试调整批处理大小(batch size),启用混合精度计算(mixed precision training)等方式提高效率[^3]。
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