ESP8266网络客户端基本操作

  1. ESP8266可以作为服务端或者可以作为客户端 
  •       作为网络客户端来获取服务端的数据

     使用WiFiClient库实现网络通讯 主要的步骤为:      

  •       设置wifi的ssid名称和WiFi的密码
  •       定义服务器的访问地址
  •       初始化wifi配置信息
  •       连接wifi
  •       建立WiFi客户端对象,对象名称client
  •       建立字符串,用于HTTP请求
  •       连接网络服务器
  •       向服务器发送HTTP请求
/**
 * 使用WiFiClient库实现网络通讯
 * 此程序用于演示如何使用esp8266作为互联网客户端向www.example.com网站服务器发送http请求,
    并且将网站服务器响应的信息输出在屏幕中
 */
//导入ESP8266WiFi.h库
#include <ESP8266WiFi.h>
const char* host="www.example.com";//网咯服务器地址
const int httpPort=80;
//设置wifi接入信息(设置WiFi的ssid和密码)
const char* ssid="nova";
const char* password="wifi.danke.life";
//初始化串口设置
void setup() {
   Serial.begin(9600);
   Serial.println(" ");
   //设置ESP8266工作模式为无线终端模式
   WiFi.mode(WIFI_STA);
   //开始连接wifi
   WiFi.begin(ssid,password);
   //等待wifi连接ÿ
### 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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