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  • 解决竖屏车机 WebView 文字显示过小的问题

    您遇到的问题是,NT2 车机是竖屏,而其他车机是横屏,导致竖屏 WebView 自动识别 DPI 后,网页文字显示过小。这是因为竖屏和横屏的像素密度不同,导致 WebView 渲染网页时字体大小出现差异。

    以下是一些解决这个问题的方法:

    1. 设置 viewport meta 标签:

    这是最常见的解决方法,通过在网页的 <head> 标签中添加 viewport meta 标签,可以控制网页在不同设备上的缩放行为。

    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0, maximum-scale=1.0, user-scalable=no">
    • width=device-width: 将视口宽度设置为设备宽度。
    • initial-scale=1.0: 设置初始缩放比例为 1.0,即不缩放。
    • maximum-scale=1.0: 设置最大缩放比例为 1.0,禁止用户缩放。
    • user-scalable=no: 禁止用户通过手动缩放页面。

    2. 使用 CSS 媒体查询:

    您可以使用 CSS 媒体查询来针对不同的屏幕方向应用不同的样式。 例如:

    /* 横屏样式 */
    @media (orientation: landscape) {
      body {
        font-size: 16px;
      }
    }
    
    /* 竖屏样式 */
    @media (orientation: portrait) {
      body {
        font-size: 20px;
      }
    }

    这段代码会根据屏幕方向应用不同的字体大小。

    3. 使用 JavaScript 动态调整字体大小:

    您可以使用 JavaScript 获取屏幕方向和分辨率,然后根据这些信息动态调整字体大小。

    // 获取屏幕宽度
    const screenWidth = window.innerWidth || document.documentElement.clientWidth || document.body.clientWidth;
    
    // 判断屏幕方向
    if (screenWidth > screen.height) {
      // 横屏
      document.body.style.fontSize = "16px";
    } else {
      // 竖屏
      document.body.style.fontSize = "20px";
    }

    4. 禁用 WebView 自动缩放:

    您可以尝试在 WebView 设置中禁用自动缩放功能,但这可能会导致其他显示问题,因此建议谨慎使用。

    总结:

    以上是一些解决竖屏车机 WebView 文字显示过小的方法,您可以根据实际情况选择最适合您的方案。建议您首先尝试设置 viewport meta 标签和使用 CSS 媒体查询,如果问题仍然存在,再考虑使用 JavaScript 或禁用 WebView 自动缩放功能.

  • SmoothQuant: 让大型语言模型更轻更快更便宜

    大型语言模型(LLM)在各种任务上展现出卓越的性能,但其庞大的体积和巨大的计算量也让它们成为了资源消耗的大户。例如,GPT-3模型拥有1750亿个参数,需要至少350GB的内存来存储和运行,仅推理就需要8台48GB A6000 GPU或5台80GB A100 GPU。巨大的计算和通信开销也导致了推理延迟,这在实际应用中难以接受。

    量化是一种很有前景的降低LLM成本的方法。通过将权重和激活值用低位整数表示,我们可以减少GPU内存需求,并加速计算密集型操作,例如线性层中的通用矩阵乘法(GEMM)和注意力机制中的批量矩阵乘法(BMM)。例如,INT8量化可以将GPU内存使用量减半,并将矩阵乘法的吞吐量提高近一倍。

    然而,与CNN模型或BERT等较小的Transformer模型不同,LLM的激活值难以量化。当LLM的参数量超过67亿时,激活值中会系统性地出现大量值,导致量化误差增大,精度下降。

    SmoothQuant 是一种针对LLM的无训练、精度保持、通用型后训练量化(PTQ)解决方案,它可以实现LLM的8位权重、8位激活值(W8A8)量化。SmoothQuant基于一个关键观察:权重易于量化,而激活值则不然。

    SmoothQuant的原理

    SmoothQuant通过离线迁移量化难度,将激活值中的异常值平滑化,从而使模型更容易被量化。具体来说,SmoothQuant提出了一种数学等效的逐通道缩放变换,可以显著平滑通道间的幅度,使模型更容易被量化。

    SmoothQuant的优势

    • 高精度: SmoothQuant能够保持LLM的精度,即使在最激进、最高效的量化设置下,也能与FP16模型的性能相媲美。
    • 高效率: SmoothQuant可以显著加速推理速度,并减少内存使用量,例如,在OPT-175B模型上,SmoothQuant可以实现1.56倍的加速和2倍的内存节省。
    • 易于实现: SmoothQuant易于集成到各种框架中,例如PyTorch和FasterTransformer。
    • 可扩展性: SmoothQuant可以应用于各种LLM架构,包括OPT、BLOOM、GLM、MT-NLG、Llama-1/2、Falcon、Mistral和Mixtral模型。

    SmoothQuant的应用

    SmoothQuant可以将大型模型(如OPT-175B)的推理所需GPU数量减半,同时还能提升推理速度,甚至可以将530B的模型部署到单个8-GPU节点上。

    总结

    SmoothQuant为降低LLM的部署成本提供了便捷的解决方案,它可以显著提高LLM的效率,并推动LLM在更多领域的应用。

    参考文献


    GitHub – mit-han-lab/smoothquant: [ICML 2023] SmoothQuant: Accurate and Efficient Post-Training Quantization for Large Language Models


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