开发者社区

文档建议反馈控制台

文章/答案/技术大牛

发布

社区首页 >专栏 >利用 Create React Native App 快速创建 React Native 应用

利用 Create React Native App 快速创建 React Native 应用

作者头像

xiangzhihong

发布于 2022-11-30 02:56:22

发布于 2022-11-30 02:56:22

1.3K00

代码可运行

举报

文章被收录于专栏：向治洪向治洪

运行总次数：0

代码可运行

React Native App简介

打开React Native官方文档你会发现，在Getting Started章节下新添加一个Quick Start Tab页。Quick Start是在v0.4.5版本添加的一种快速创建React Native App的方案，旨在为React Native开发者提供一种快捷的，无需配置任何工具，同时也无需安装XCode与AndroidStudio就可以开发React Native App的一种方案。

Create React Native App 是由 Facebook 与 Expo 联合开发的用于快速创建 React Native 应用的工具，Create React Native App 则能够让用户在未安装 Xcode 或者 Android Studio 时，即使是在 Linux 或者 Windows 环境下也能开始 React Native 的开发与调试。这一点主要基于我们可以选择将应用运行在 Expo 的客户端应用内，该应用能够加载远端的纯粹的 JavaScript 代码而不用进行任何的原生代码编译操作。

环境搭建

接下来依次使用如下的命令来新建项目。

npm i -g create-react-native

本文参与腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自作者个人站点/博客。

原始发表：2018-04-03，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自作者个人站点/博客前往查看

如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与腾讯云自媒体同步曝光计划，欢迎热爱写作的你一起参与！

评论

登录后参与评论

暂无评论

BERT蒸馏完全指南｜原理/技巧/代码

https 网络安全机器学习神经网络深度学习

今天rumor就结合Distilled BiLSTM/BERT-PKD/DistillBERT/TinyBERT/MobileBERT/MiniLM六大经典模型，带大家把BERT蒸馏整到明明白白！

NewBeeNLP

2020/12/08

2.5K0

华为刘群团队构造两阶段知识蒸馏模型TinyBERT，模型压缩7.5倍，推理时间快9.4倍

NLP技术文件存储神经网络机器学习深度学习

链接 | https://arxiv.org/pdf/1909.10351.pdf

AI科技评论

2019/11/01

3.2K0

加速BERT：从架构优化、模型压缩到模型蒸馏最新进展详解

NLP技术机器学习深度学习人工智能

BERT 在 NLP 领域的地位正如 ResNet 在 CV 领域的地位一样，属于里程碑的进展。目前，BERT 已经成为 NLP 深度学习管道中的重要组成部分。

zenRRan

2019/11/12

8870

深度学习实践篇[17]：模型压缩技术、模型蒸馏算法：Patient-KD、DistilBERT、DynaBERT、TinyBERT

深度学习模型实践算法压缩

理论上来说，深度神经网络模型越深，非线性程度也就越大，相应的对现实问题的表达能力越强，但相应的代价是，训练成本和模型大小的增加。同时，在部署时，大模型预测速度较低且需要更好的硬件支持。但随着深度学习越来越多的参与到产业中，很多情况下，需要将模型在手机端、IoT端部署，这种部署环境受到能耗和设备体积的限制，端侧硬件的计算能力和存储能力相对较弱，突出的诉求主要体现在以下三点：

汀丶人工智能

2023/10/11

1.6K0

深度学习实践篇[17]：模型压缩技术、模型蒸馏算法：Patient-KD、DistilBERT、DynaBERT、TinyBERT

广告行业中那些趣事系列50：一文看懂BERT知识蒸馏发展进程

机器学习神经网络深度学习人工智能

摘要：本篇从理论上到实践介绍了BERT知识蒸馏发展进程。首先介绍了BERT类模型提升线上性能的方法以及知识蒸馏为什么有效；然后重点介绍了BERT蒸馏的主要发展进程，主要包括微调阶段蒸馏最后一层、微调阶段蒸馏中间层、预训练阶段蒸馏、预训练+微调两阶段蒸馏以及其他蒸馏方案；最后介绍了我们实际项目中BERT蒸馏实践。对BERT知识蒸馏感兴趣并希望应用到实际业务中的小伙伴可能有帮助。

数据拾光者

2022/05/05

2610

广告行业中那些趣事系列50：一文看懂BERT知识蒸馏发展进程

加速 BERT 模型有多少种方法？从架构优化、模型压缩到模型蒸馏最新进展详解！

https 网络安全 NLP技术机器学习神经网络

原文链接：https://blog.inten.to/speeding-up-bert-5528e18bb4ea

AI科技评论

2019/10/31

1.3K0

加速 BERT 模型有多少种方法？从架构优化、模型压缩到模型蒸馏最新进展详解！

降低预测过程计算成本，这些NLP模型压缩方法要知道

近年来，基于谷歌Transformer的语言模型在神经机器翻译，自然语言推理和其他自然语言理解任务上取得了长足进展。

AI科技大本营

2020/04/26

8680

降低预测过程计算成本，这些NLP模型压缩方法要知道

15篇论文全面概览BERT压缩方法

文件存储 http NLP技术 https 网络安全

模型压缩可减少受训神经网络的冗余——由于几乎没有BERT或者BERT-Large模型可用于GPU及智能手机上，这一点就非常有用了。另外，内存与推理速度的提高也能节省大量成本。

AI科技大本营

2019/11/27

1K0

最简单的模型轻量化方法：20行代码为BERT剪枝

| 导语 BERT模型在多种下游任务表现优异，但庞大的模型结果也带来了训练及推理速度过慢的问题，难以满足对实时响应速度要求高的场景，模型轻量化就显得非常重要。因此，笔者对BERT系列模型进行剪枝，并部署到实际项目中，在满足准确率的前提下提高推理速度。一. 模型轻量化模型轻量化是业界一直在探索的一个课题，尤其是当你使用了BERT系列的预训练语言模型，inference速度始终是个绕不开的问题，而且训练平台可能还会对训练机器、速度有限制，训练时长也是一个难题。目前业界上主要的轻量化方法如下

腾讯知文实验室

2019/11/22

7.3K1

最简单的模型轻量化方法：20行代码为BERT剪枝

【BERT】BERT模型压缩技术概览

由于BERT参数众多，模型庞大，推理速度较慢，在一些实时性要求较高、计算资源受限的场景，其应用会受到限制。因此，讨论如何在不过多的损失BERT性能的条件下，对BERT进行模型压缩，是一个非常有现实意义的问题。

用户1508658

2020/08/17

1.5K0

【BERT】BERT模型压缩技术概览

重磅！一文深入深度学习模型压缩和加速

近年来深度学习模型在计算机视觉、自然语言处理、搜索推荐广告等各种领域，不断刷新传统模型性能，并得到了广泛应用。随着移动端设备计算能力的不断提升，移动端AI落地也成为了可能。相比于服务端，移动端模型的优势有：

小白学视觉

2022/04/06

8381

重磅！一文深入深度学习模型压缩和加速

大模型的模型压缩与有效推理综述

模型数据性能压缩量化

本文对大型语言模型的压缩和效率推理进行了综述。大型语言模型基于Transformer架构，具有强大的性能，但也带来了巨大的内存和计算成本。本文从算法角度对大型语言模型的压缩和效率推理方法进行了分类，包括量化、剪枝、知识蒸馏、紧凑架构设计和动态网络。大型语言模型有两个显著特点：

算法进阶

2024/07/10

6220

大模型的模型压缩与有效推理综述

帮BERT瘦身！我们替你总结了BERT模型压缩的所有方法

https http 网络安全文件存储

2018年10月，Google AI团队推出了Bert，可以说Bert一出生就自带光环。

大数据文摘

2019/12/06

1.2K0

基础积累 | 一文看懂深度学习模型压缩和加速

文件存储 https 网络安全

地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/138059904

AI算法修炼营

2020/06/03

1.3K0

基础积累 | 一文看懂深度学习模型压缩和加速

知识蒸馏相关技术【模型蒸馏、数据蒸馏】以ERNIE-Tiny为例

NLP技术 json 文件存储

基于ERNIE预训练模型效果上达到业界领先，但是由于模型比较大，预测性能可能无法满足上线需求。

汀丶人工智能

2022/11/14

1.5K0

别再蒸馏3层BERT了！变矮又能变瘦的DynaBERT了解一下

https 网络安全文件存储

神经网络模型除了部署在远程服务器之外，也会部署在手机、音响等智能硬件上。比如在自动驾驶的场景下，大部分模型都得放在车上的终端里，不然荒山野岭没有网的时候就尴尬了。对于BERT这类大模型来说，也有部署在终端的需求，但考虑到设备的运算速度和内存大小，是没法部署完整版的，必须对模型进行瘦身压缩。

AI科技评论

2020/06/29

1.3K0

别再蒸馏3层BERT了！变矮又能变瘦的DynaBERT了解一下

BERT和GAN咋压缩，且看咱PaddleSlim新利器—— OFA

文件存储机器学习深度学习人工智能神经网络

目前在深度学习领域，一方面需要追求更高的性能，采用强大、复杂的模型网络和实验方法；另一方面又需要关注如何将算法更稳定、高效地在硬件平台上落地。复杂的模型固然展现更好的性能，但过高的存储空间需求和计算资源消耗，是影响在各硬件平台上的落地的重要原因之一。尤其在NLP领域，以BERT、GPT为代表的预训练模型规模越来越大。

用户1386409

2021/04/20

6710

BERT和GAN咋压缩，且看咱PaddleSlim新利器—— OFA

DeepSeek模型轻量化：模型压缩与知识蒸馏技术解析

性能压缩 DeepSeek 量化模型

近年来，深度学习模型在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了突破性进展，模型参数量从百万级迅速增长至千亿甚至万亿级别。以GPT-4、PaLM-2为代表的大规模预训练模型虽然在任务性能上表现卓越，但其庞大的计算需求和存储开销严重制约了实际应用。例如，部署一个千亿参数的模型需要数百GB的显存和极高的算力支持，这在移动设备或实时系统中几乎无法实现。此外，高能耗与长推理延迟也阻碍了AI技术在工业场景的普及。 DeepSeek作为领先的人工智能研究机构，致力于通过模型压缩与知识蒸馏技术解决上述问题。其目标是在尽可能保留模型性能的前提下，显著降低计算成本和内存占用，使大模型能够高效运行于资源受限的环境。模型压缩通过量化、剪枝、低秩分解等技术减少模型冗余，而知识蒸馏则通过迁移大模型的知识提升小模型的性能。两者的结合为模型轻量化提供了系统化解决方案，并在边缘计算、实时服务等领域展现了巨大潜力。模型压缩技术原理

用户7353950

2025/02/05

1.8K0

DeepSeek模型轻量化：模型压缩与知识蒸馏技术解析

模型压缩与蒸馏！BERT家族的瘦身之路

之前我们讨论了『模型压缩与蒸馏！BERT的忒修斯船』，算是一个开篇。本文继续讨论关于模型蒸馏（Distilling Knowledge）及关于BERT模型的知识蒸馏，分享针对具体任务时可行的简洁方案，同时在新的视角下探讨了知识蒸馏有效的一些原因，并通过实验进行验证。

NewBeeNLP

2021/03/03

9280

模型压缩与蒸馏！BERT家族的瘦身之路

[AI学习笔记]工业级知识蒸馏在DeepSeek中的实践：从理论到部署全解析

项目实战腾讯技术创作特训营S12#AI进化论

在当今的人工智能领域，模型的规模和复杂度不断攀升，以追求更高的准确性和性能。然而，大型模型往往伴随着高昂的计算成本、存储需求以及部署难度。知识蒸馏作为一种高效的技术手段，旨在将大型模型（教师模型）的知识迁移到小型模型（学生模型），从而在保持性能的同时，降低模型的复杂度和资源消耗，使其更易于部署和应用。DeepSeek 作为一个在自然语言处理等领域具有广泛影响力的技术项目，面临着如何在保证模型性能的前提下，实现高效部署和资源优化的挑战。因此，将知识蒸馏技术引入 DeepSeek 的实践具有重要的现实意义。

数字扫地僧

2025/03/19

2210

[AI学习笔记]工业级知识蒸馏在DeepSeek中的实践：从理论到部署全解析

相关推荐

BERT蒸馏完全指南｜原理/技巧/代码

更多 >

博文视点Broadview0

LV.1

北京博文视点资讯有限公司

目录

React Native App简介

环境搭建

加入讨论

的问答专区 >

六月的雨在Tencent0

相关课程

一站式学习中心 >

轻量应用构建训练营

轻量应用服务器

云开发微搭低代码平台-一人构建企业级应用实战训练营

腾讯云微搭低代码

AI代码助手快速上手训练营

腾讯云代码助手