Mybatis第一个程序出现1 字节的 UTF-8 序列的字节 1 无效异常怎么办(idea版)

最新推荐文章于 2025-03-25 21:58:09 发布
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文章标签： java mybatis maven 乱码
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Mybatis第一个程序出现"1 字节的 UTF-8 序列的字节 1 无效"异常怎么办(idea版)

先讲一下原理这个异常时因为xml文件字符编码与idea编辑器字符编码不一致所导致的.

在这里插入图片描述

首先当我们配置mybatis的时候会在官网上获得配置代码,如图他的输出字符编码是utf-8,但是我们的idea默认xml等文件字符编码集为gbk

在这里插入图片描述

解决方法:

1,将xml文件中改为gbk如图

在这里插入图片描述

2,将idea的源文件默认字符编码集改成utf-8,然后重新编译在maven项目中直接清除target目录重新编译生成

在这里插入图片描述

现在你就可以正常使用mybatis了

Qwen-14B-Chat-Int4推理报错:ImportError: libcudart.so.12: cannot open shared object file
qq_42681787的博客
11-09 1712
按照提示，pip安装这两个包，结果报错： ImportError: libcudart.so.12: cannot open shared object file: No such file or directory。发现是由于安装的 auto-gptq版本与conda安装的CUDA版本冲突所导致。在 Qwen-14B-Chat-Int4推理时，发现报错，缺少 optimum 和 auto-gptq 两个pip包。安装了跟我conda环境与cuda版本相匹配的 AutoGPTQ，问题解决。
大模型LLM 在线量化；GPTQ\AWQ量化及推理
weixin_42357472的博客
11-19 2027
参考:https://github.com/casper-hansen/AutoAWQ/blob/87350fefb9081dadec111cea9b315d009d877a87/examples/quant_custom_data.py。参考：https://vllm.readthedocs.io/en/latest/quantization/auto_awq.html。参考：https://github.com/vllm-project/vllm/issues/1538。应该是vllm暂时还不支持。
llama2使用gptq量化踩坑记录
weixin_50845368的博客
11-07 7267
我刚开始直接pip install auto-gptq，产生了一系列的问题。本地是CUDA11.6，首先的问题是无法量化。gptq本身是一个github仓库，随后集成在了Transformers 库里，介绍如下：optimum🤗Transformers**已经整合了*，**用于对语言模型进行GPTQ量化。您可以以8、4、3甚至2位加载和量化您的模型，而不会对性能产生很大的影响，并且能够提高推理速度！这在大多数GPU硬件上都得到支持。optimum。
关于pycharm安装GDAL包失败的问题
永不言弃的博客
06-01 2748
4 找到自己项目所在路径下的Scripts文件夹 也就是pycharm 中解释器设置下的解释器路径 C:\Users\casia\OPT-server\Scripts\GDAL-3.3.3-cp39-cp39-win_amd64.whl。5 在终端下输入 pip insall C:\Users\casia\OPT-server\Scripts\GDAL-3.3.3-cp39-cp39-win_amd64.whl。代表自己电脑是win64位机。是自己python版本号。网页中找到对应的安装包。
AtomGPT
TH_NUM的博客
07-02 511
【转发】为了能够在中文上训练出一个能够和ChatGPT能力接近的中文大模型，我们开放了AtomGPT项目AtomGPT基于LLaMA的模型架构，从0开始训练，希望能在训练的过程中，将模型能力得到提升的进化过程展示出来，感受到模型学习的过程。(ps:各位大佬，如果本项目能给您带来一点点帮助，麻烦点个⭐️吧)
BaiChuan13B-GPTQ量化详解
Blue&boke
04-18 1345
1、按照网上搜索的一些代码，如使用auto_gptq原生库进行训练后量化，可能会正常量化，但是在线推理时会出现如找不到bin文件或者tf文件，即模型权重文件，所以和网上大部分代码不同的地方在于，需要提前保存对应模型的权重文件，如果是BaiChuan13B，那么在进行模型量化前，对其进行保存。按照上述步骤，此时模型量化文件保存成功，接下来就是模型在线推理。
源2.0-M32大模型适配AutoGPTQ工具及量化&推理教程
2401_82700030的博客
09-29 1646
AutoGPTQ‌是一个开源工具包，专注于简化大规模语言模型(LLMs)的量化过程。它基于高效的GPTQ算法开发，主要使用Python编程语言，并依托PyTorch框架来实现量化功能。AutoGPTQ的设计目标是为开发者和研究人员提供一个易于使用的API接口，即使对量化技术不太了解的用户也能轻松进行模型量化。通过采用仅量化权重的方式，该工具包在尽量减少性能损耗的情况下，缩减了模型体积，提升了部署的效率。
【AIGC】大模型面试高频考点-LLM量化方法对比：GPTQ、GGUF、AWQ
LeeZhao的博客
03-16 1182
LLM量化方法对比：GPTQ、GGUF、AWQ
欺诈文本分类检测（十四）：GPTQ量化模型
golfxiao的专栏
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本文通过gptq方法分别对微调后的模型进行了8位量化和4位量化，并对比了量化前后模型的性能指标差异，8位量化模型的性能指标变化小，而4位量化模型的性能指标变异较大。
【通义千问】大模型Qwen GitHub开源工程学习笔记（4）-- 模型的量化与离线部署
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pip install pytorch-quantization error
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【代码】pip install pytorch-quantization error。
大模型量化AutoGPTQ代码配置
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使用autogpt来写一篇技术文章（如何部署autogpt+遇到的问题+如何使用）
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autogpt如何部署，部署遇到问题，使用体验
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qq_41878154的博客
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当一些权重被中间更新推到网格之外时，这种效果可能会恶化。一个简单的启发式应用来防止这种情况：异常值一出现就被量化。这个过程可能需要大量的计算，特别是对于LLMs。为了解决这个问题，OBQ方法使用了一种技巧，避免在每次简化权重时重新进行整个计算。量化权重后，它通过删除与该权重相关的行和列(使用高斯消去)来调整计算中使用的矩阵(Hessian矩阵)。该方法还采用向量化的方法，一次处理多行权矩阵。尽管OBQ的效率很高，但随着权值矩阵的增大，OBQ的计算时间也会显著增加。
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oscar999的专栏
03-25 726
本篇演示在本地机器下载和加载大模型并获取AI产生的内容。简单起见，使用的大模型是Qwen2.5-0.5B-Instruct，整个模型的所有文件不到1G。Qwen2.5-0.5B-Instruct 是阿里巴巴云 QWen 团队基于Transformer 架构开发的轻量级指令调优语言模型，专为资源有限场景设计。环境准备。
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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...
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