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distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english 模型的 rust_model.ot 文件看起来是经过优化、转换为适合 Rust 使用的模型文件。一般来说，.ot 后缀通常表示该文件是一个已经转换为 ONNX 格式的模型。因此，你可以在 Rust 中使用这个 .ot 文件来执行推理任务。这个文件的大小大约 200 多 MB，适合嵌入到 Rust 程序中。
如何在 Rust 中使用 .ot 文件？
为了在 Rust 程序中使用该模型，你可以通过 ONNX Runtime 来加载和推理 .ot 模型。具体步骤如下：
安装 ONNX Runtime Rust 绑定
首先，你需要使用 ONNX Runtime Rust 绑定来加载 .ot 模型。可以通过在 Cargo.toml 文件中添加以下依赖项：
[dependencies]
onnxruntime = "0.10"
加载并运行 ONNX 模型
你可以使用以下代码加载并运行该模型：
use onnxruntime::{environment::Environment, tensor::OrtOwnedTensor, session::Session};
use std::error::Error;
fn main() -> Result<(), Box<dyn Error>> {
// 初始化ONNX Runtime环境
let environment = Environment::new("onnx_model")?;
// 加载训练好的ONNX模型
let session = environment.create_session("path/to/rust_model.ot", Default::default())?;
// 准备输入（假设模型需要文本输入，可以使用适当的tokenizer进行处理）
// 此处需要根据模型的输入进行适当的转换，例如使用tokenizer
let input_data = vec![/* 填入你的输入数据 */];
// 创建输入张量
let input_tensor = session.create_tensor_from_data(&input_data)?;
// 运行推理
let output: OrtOwnedTensor<f32> = session.run(vec![input_tensor])?[0].clone();
// 处理输出结果
println!("{:?}", output);
Ok(())
}
处理输入和输出
输入数据通常是一个经过编码的文本（如token IDs），你需要先用适当的 tokenizer（例如 rust-tokenizers）将文本转换为模型所需的输入格式。
输出结果通常是一个分类标签或概率分布，你需要根据任务（如情感分析、分类等）对结果进行后处理。
打包为单个 .exe 文件
为了将 Rust 程序打包为单个可执行文件，你可以使用 cargo 工具将 Rust 项目编译并打包：
cargo build --release
这样，Rust 程序将会编译为一个独立的 .exe 文件，其中包含了模型和所有依赖。你可以将该 .exe 文件复制到其他机器上，无需联网即可运行。
注意事项：
内存要求：200MB 的模型虽然相对较小，但你仍然需要确保你的机器有足够的内存来加载和推理这个模型。
模型格式：确保你下载的 .ot 文件确实是 ONNX 格式（即 .onnx 格式的 Rust 版本）。如果是其他格式，你可能需要使用适当的工具将其转换为 ONNX 格式（例如使用 transformers 库在 Python 中导出为 ONNX 格式）。
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看一下系统现在所有的内核
rpm -qa | grep kernel
删除旧内核(可选)
rpm -ev 旧内核
手动下载rpm包，手动安装(安装时可能会卡住一会耐心等待几分钟，完成后删除旧内核):
wget http://193.49.22.109/elrepo/kernel/el7/x86_64/RPMS/kernel-ml-6.9.7-1.el7.elrepo.x86_64.rpm
或
wget http://dl.r1.cccxx.cc/dev/CentOS/kernel-ml-6.9.7-1.el7.elrepo.x86_64.rpm
yum -y update
rpm -ivh kernel-ml-6.9.7-1.el7.elrepo.x86_64.rpm
查看引导列表
egrep ^menuentry /etc/grub2.cfg | cut -f 2 -d \'
设置引导（引导序号是从0开始计算，这里设置的是上面列表中的1个）
grub2-set-default 0
重启服务器、查看内核版本
reboot
uname -r
开启bbr
echo "tcp_bbr" >> /etc/modules-load.d/modules.conf
echo "net.core.default_qdisc=fq" >> /etc/sysctl.conf
echo "net.ipv4.tcp_congestion_control=bbr" >> /etc/sysctl.conf
sysctl -p
验证是否开启bbr
sysctl net.ipv4.tcp_available_congestion_control
sysctl net.ipv4.tcp_congestion_control
如果结果都有bbr, 则证明你的内核已开启bbr
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