swift -- 适配准备

iOS设备类型与适配策略
本文介绍了一种用于确定iOS设备类型(如iPhone 4s、5s、6、6 Plus等)的方法,并根据设备的高度设置了不同的适配比率。通过公共全局变量实现了设备宽度、高度及适配比率的初始化。
//公共全局变量
public var DEVICE_TYPE:Int=0 //0为iPhone4s及以下 1为iPhone5s及以下 2为iPhone6 3为iPhone6p及以上
public var DEVICE_WIDTH:CGFloat=0 //设备宽度
public var DEVICE_HIGHT:CGFloat=0 //设备高度
public var FIT_RATE:CGFloat=1 //适配比率
func application(application: UIApplication, didFinishLaunchingWithOptions launchOptions: [NSObject: AnyObject]?) -> Bool {  
    let screenRect:CGRect=UIScreen.mainScreen().bounds
    //初始化设备信息
    initDeviceInfo(screenRect)

    return true
}
func initDeviceInfo(deviceRect:CGRect){

        DEVICE_WIDTH=deviceRect.width
        DEVICE_HIGHT=deviceRect.height


        //4s 宽320.0 高480.0
        //5s 宽320.0 高568.0
        //6  宽375.0 高667.0
        //6p 宽414.0 高736.0


        if DEVICE_HIGHT>=736{
            //iPhone6p
            DEVICE_TYPE=3
            FIT_RATE=1.2
        }else if DEVICE_HIGHT>=667 && DEVICE_HIGHT<736{
            //iPhone6
            DEVICE_TYPE=2
            FIT_RATE=1
        }else if DEVICE_HIGHT>=568 && DEVICE_HIGHT<667{
            //iPhone5s
            DEVICE_TYPE=1
            FIT_RATE=1
        }else{
            //iPhone4s
            DEVICE_TYPE=0
            FIT_RATE=0.8
        }

    }
class func getCurrentDeviceDpi()->CGFloat{
        if DEVICE_TYPE==0{
            return 3.78
        }else if DEVICE_TYPE==1{
            return 3.78
        }else if DEVICE_TYPE==2{
            return 3.17
        }else if DEVICE_TYPE==3{
            return 2.78
        }else{
            return 1.31
        }
    }
### 如何使用 Swift-VLLM Swift-VLLM 是一种用于大型语言模型 (LLM) 推理加速和部署的技术栈,它支持通过 Swift 工具链实现高性能推理,并兼容 OpenAI 的 API 样式[^2]。以下是关于环境搭建、安装依赖以及实际使用的详细介绍。 #### 环境准备 为了运行 Swift-VLLM,需要先完成开发工具链的配置。这通常涉及以下几个方面: 1. **安装 Python 和 VLLM 库** 需要确保环境中已安装 Python 及其相关库 `vllm`。可以通过以下命令来安装必要的包: ```bash pip install vllm ``` 2. **设置 GPU 环境变量** 如果计划利用 NVIDIA GPU 进行计算,则需指定可见设备编号以优化资源分配。例如,在单卡环境下可以执行如下操作: ```bash export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 ``` #### 转换 LoRA 权重至 PEFT 格式 当处理微调后的权重文件时,可能需要用到特定脚本来将 Swift 中训练得到的结果导出为 Hugging Face 支持的标准格式(PEFT)。具体方法如下所示: ```bash swift export \ --ckpt_dir output/qwen-7b-chat/vx-xxx/checkpoint-xxx \ --to_peft_format true ``` 此过程会读取本地存储路径下的检查点数据并将其转化为适配其他框架的形式[^3]。 #### 启动服务并与客户端交互 一旦完成了上述准备工作之后,就可以启动基于 Swift 实现的服务端程序了。该实例能够接收来自外部请求的消息并通过预加载的大规模参数化网络给出响应。下面是一段简单的 JavaScript 示例代码展示如何发起 HTTP POST 请求访问此类接口: ```javascript const axios = require('axios'); async function queryModel(promptText){ const response = await axios.post( 'http://localhost:8000/v1/completions', { model:"qwen-7b-chat", prompt:promptText, max_tokens:50 } ); console.log(response.data.choices[0].text); } queryModel("你好!"); ``` 以上片段展示了怎样借助 Axios 库向 localhost 上监听于 8000 端口的服务发送 JSON 数据结构形式的查询指令[^4]。 ### 注意事项 - 执行任何 shell 命令前,请确认当前工作目录正确无误。 - 对于生产级应用而言,建议采用更健壮的安全措施保护 RESTful APIs 不被恶意攻击者滥用。
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