外星人控制中心打不开-解决方案

外星人控制中心-解决方案

平时打不开时,可以断网

卸载,官方给的教程(我试了三天,一样的操作,不知道为什么就在最后一次成功卸载了,完全玄学)

请添加图片描述

AWCC真的不好用,卸载麻烦,注册表的每一个文件夹都要看一看

主要原因是之前删除的不干净,注册表有残留,但是无法正常启动,造成无法卸载
解决办法:
1、进微软官网——支持——搜索:Fix Problem,下载
2、之后通过这个卸载,再重新安装AWCC,完美解决
在这里插入图片描述

在官网下载当年你买电脑时,对应年份的“旧版本”

在这里插入图片描述
!!!下载安装完成后,先打开软件,如果可以正常打开,不要重启!!!
1、把软件上能点的功能都点一遍;
2、配置键盘灯光;
3、把软件上能配置的都配置一遍;
4、初次打开软件后,静置软件,让他自己下载,与适应系统;
5、完美解决;
注意:如果没有进行上述操作,只能重新安装。

替代AWCC的软件

  1. https://github.com/T-Troll/alienfx-tools
  2. https://github.com/AlexIII/tcc-g15
### 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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