调试时遇到 PostThreadMessage 这种发消息,怎么单步跟踪去哪儿了?

66i88 2015-03-02 07:14:09
调试时遇到 PostThreadMessage 这种发消息,怎么单步跟踪去哪儿了?

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dong364 2015-03-03
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找到该线程消息泵,找到该消息打上断点
「已注销」 2015-03-03
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只能打断点。 因为postmessage只是将消息放入队列里,并没有立即处理这个消息。
worldy 2015-03-03
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在线程函数中打断点,但这经常会让你混乱,最好在线程中加入一些特征判断,符合判断条件为位置打断点 eg if (ThreaID==m)//举例的特征,可以分辨是你关注的线程 { x=3;//特征位置打断点 }
lougd 2015-03-03
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这个消息会被调用类的ON_THREAD_MESSAGE宏中注册的函数接收到,在这个宏注册的函数中打上断点就能调试了。
内容概要:本文系统介绍了基于LlamaFactory框架对大语言模型Qwen3-1.7B进行LoRA微调以实现商品十分类任务的完整流程,涵盖环境搭建、数据预处理、模型微调、性能评估与Badcase分析,以及使用vLLM进行推理加速部署的全过程。通过DeepSpeed技术实现训练加速,并结合实际分类效果进行准确率分析,将模型原始准确率从59.6%提升至91.3%,显著优化分类表现。同针对低召回率类别(如冷藏即饮果汁)开展Badcase分析,定位训练数据不足问题并提出增量训练改进方案。最后通过vLLM部署实现推理性能大幅提升,批处理间由54秒缩短至22秒。; 适合人群:具备一定深度学习与自然语言处理基础,熟悉Python编程和Linux环境,从事AI算法研发或模型优化工作的工程师及研究人员,尤其适合有大模型微调与部署需求的从业者; 使用场景及目标:①掌握基于LoRA的大模型高效微调方法;②学习如何利用DeepSpeed加速训练过程;③提升分类任务准确率与召回率的调优策略;④实现高性能推理部署与端到端模型优化闭环; 阅读建议:建议结合代码实践操作,重点关注数据构造、参数配置、Badcase分析与推理部署环节,深入理解微调机制与性能瓶颈优化思路,配合日志与评估指标迭代改进模型。

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