浅谈Foxmail邮件迁移

引言

  我们在长期使用Foxmail管理邮箱的时候, 以前的很多老邮件会因为电脑的更换,资料的转移等原因丢失。这里我简单介绍几种如何将邮件文件长期保存和转移的方法。


一、在服务器保存

  我们可以勾选邮件的账号服务器设置,将服务器备份,邮件收取后,在服务器上选择为永久保留,这样在哪里建立新邮箱,都可以重新收取一遍。这个方法的优点就是方便,缺点就是对邮箱的空间有很大的要求,而且,不是每个邮箱服务器的容量都相对无限大的。

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二、本地Foxmail邮件软件全打包转移

  Foxmail是绿色软件,安装后是不需要注册信息就可以运行的。那么我们就找到他的安装路径,图标->右键->属性->打开文件位置,找到Foxmail的文件夹,将整个Foxmail文件夹压缩拷贝到其它磁盘或其它电脑任何地方,运行Foxmail.exe都可以正常运行。这个方法简单粗暴,非常适合无需变化邮箱继续使用的同学,而且不需要找Foxmail的安装文件,重新安装软件。

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三、本地Foxmail邮件内容打包转移

  第三中方法我们只将邮件有用的邮件内容部分拷贝出来,进行转移。这种方法算是一种比较高级的方法,操作也相对复杂,但是有较好的灵活性和可选择性。我们在旧邮箱的文件路径中可以看到Storage的文件夹,这个就是存放邮件内容的地方。将它拷贝出来,就可以在其它电脑上的Foxmail中使用了。需要注意两点:

  • 1、新的地方Foxmail如果没有Storage的文件夹,就自己新建。
  • 2、光添加Storage的内容还不能正常使用的,还需要将每个邮箱的名称路径添加进FMStorage.list中,如,你的Storage中的邮箱文件夹为123456@qq.com,那么就需要在文件FMStorage.list中添加一句话“Storage\123456@qq.com\”,需要用哪个已经存在,就添加哪个的邮箱。

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四、小结

  一个小小的方法就可以帮助您维护好之前所有的Foxmail邮件。可追索,不丢失,转移邮件无痛苦。上面介绍的方法,你学会了吗?

### 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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