umi 项目全局状态管理

如何使用 useModel 管理数据流的 Umi 项目教程

使用 useModel 管理数据流是 Umi 项目中一种常见的方式,它可以简化数据流的管理和共享状态。以下是一篇使用 useModel 的教程,
官方使用教程
在 Umi 项目中,您可以使用 useModel 钩子来轻松管理和共享应用程序的数据流。本教程将指导您如何设置和使用 useModel 来管理应用程序的状态。

步骤 1:创建 Umi 项目

首先,确保您已经创建了一个 Umi 项目。如果您还没有创建,可以使用以下命令初始化一个新的 Umi 项目:

umi create my-umi-app

进入项目目录:

cd my-umi-app
  1. 下载插件 npm i ‘@umijs/plugins/dist/model’ ,有需要的可以下载 @umijs/plugins/dist/initial-state
  2. 修改配置文件.umirc.ts
import { defineConfig } from 'umi';
export default defineConfig({
  npmClient: 'yarn',
  plugins: [
    '@umijs/plugin-electron',
    '@umijs/plugins/dist/model',
  ],
  model: {},
});

步骤 2:创建数据模型

使用 useModel 钩子需要一个数据模型,该模型定义了您的应用程序的状态和操作。在 Umi 项目中,您可以在 src/models 目录下创建这些数据模型。

例如,我们创建一个 user.js 模型:

// src/models/userModel.ts
export default function Page() {
    const user = {
        username: 'umi',
    };

    return { user };
};

步骤 3:使用 useModel 钩子

现在,您可以在任何组件中使用 useModel 钩子来访问和操作数据模型的状态。假设我们有一个名为 UserComponent.js 的组件,它想要访问和显示用户的名称和年龄:

// src/pages/UserComponent.ts
import React from 'react';
import { useModel } from 'umi';

export default function UserComponent() {
  const user = useModel('user'); // 使用 useModel 钩子获取数据模型

  return (
    <div>
      <h1>User Component</h1>
      <p>Name: {user.state.name}</p>
      <p>Age: {user.state.age}</p>
    </div>
  );
}

步骤 4:在页面中使用组件

最后,您需要在页面中使用 UserComponent 组件,以便在浏览器中查看它。在 Umi 项目中,您可以在路由配置中定义页面。

// config/config.js
export default {
  routes: [
    { path: '/', component: '@/pages/index' },
    { path: '/user', component: '@/pages/UserComponent' }, // 添加用户页面路由
  ],
};

步骤 5:运行应用程序

现在您已经设置了数据模型和组件,您可以启动您的 Umi 应用程序并访问 UserComponent 页面:

umi dev

打开浏览器并访问 http://localhost:8000/user,您将看到显示用户名称和年龄的页面。

结论

使用 useModel 钩子是在 Umi 项目中管理数据流的简单而强大的方式。它允许您轻松地访问和操作数据模型的状态,以及在整个应用程序中共享状态。

本教程提供了一个基本的示例,您可以根据自己的项目需求扩展和调整数据模型和组件。希望这个教程对帮助您开始使用 useModel 在 Umi 项目中管理数据流有所帮助。

### 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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