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    机器学习文本向量化 更多内容
  • 推理模型量化

    推理模型量化 使用AWQ量化 使用SmoothQuant量化 使用kv-cache-int8量化 使用GPTQ量化 使用llm-compressor工具量化 父主题: 主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导(6.3.911)

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  • 使用SmoothQuant量化

    --per-token:激活值量化方法,若指定则为per-token粒度量化,否则为per-tensor粒度量化。 --per-channel:权重量化方法,若指定则为per-channel粒度量化,否则为per-tensor粒度量化。 启动smoothQuant量化服务。 参考部署推理服务,使用量化后权重部署AWQ量化服务。

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  • 推理模型量化

    推理模型量化 使用AWQ量化 使用SmoothQuant量化 使用kv-cache-int8量化 使用GPTQ量化 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.908)

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  • 使用SmoothQuant量化

    --per-token:激活值量化方法,如果指定则为per-token粒度量化,否则为per-tensor粒度量化。 --per-channel:权重量化方法,如果指定则为per-channel粒度量化,否则为per-tensor粒度量化。 启动smoothQuant量化服务。 参考部署推理

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  • 推理模型量化

    推理模型量化 使用AWQ量化工具转换权重 使用SmoothQuant量化工具转换权重 使用kv-cache-int8量化 使用GPTQ量化 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.910)

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  • 推理模型量化

    推理模型量化 使用AWQ量化工具转换权重 使用SmoothQuant量化工具转换权重 使用kv-cache-int8量化 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.907)

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  • 推理模型量化

    推理模型量化 使用AWQ量化工具转换权重 使用SmoothQuant量化工具转换权重 使用kv-cache-int8量化 使用GPTQ量化 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.911)

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  • 推理模型量化

    推理模型量化 使用AWQ量化工具转换权重 使用SmoothQuant量化工具转换权重 使用kv-cache-int8量化 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.906)

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  • 使用SmoothQuant量化

    --per-token:激活值量化方法,如果指定则为per-token粒度量化,否则为per-tensor粒度量化。 --per-channel:权重量化方法,如果指定则为per-channel粒度量化,否则为per-tensor粒度量化。 启动smoothQuant量化服务。 参考Step6

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  • 迁移学习

    迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想,而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候,可以使用特征迁移功能,将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前,请先完成如下操作: 将源数据集和目标数据集导入系统,详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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  • 使用kv-cache-int8量化

    会造成精度下降。 per-token动态量化场景 如需使用该场景量化方法,推理前会自动计算kv-cache量化系数,并进行kv的量化。 在使用OpenAI接口或vLLM接口启动推理服务时添加如下参数,启动kv-cache-int8-per-token量化服务。 --kv-cache-dtype

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  • 机器人回复图元

    类型,该变量的缺省值用于客户播放。 图1 添加流程变量界面 图2 流程编排示例 保存并发布流程。 选择“智能机器人”,将流程绑定机器人。 选择“智能机器人”,在对应机器人的最后一列单击“呼叫测试”,在弹出的测试对话窗口中单击“开始呼叫”,测试机器人。机器人自动回答流程编排中的变量值表示配置成功。

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  • 文本标注任务

    服务文本标注场景下的竞争力。当前支持文件类型包括:txt、yaml、csv、xml,文件编码仅支持UTF-8。单个文本不超过100M。 图1 文本标注 绘制对象 单击文本标注任务名称,选择任意一个文件进入文本标注模板工具进行人工标注。 设置文档属性和意图。 单击“文档属性”,

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  • 文本搜索类型

    文本搜索类型 GaussDB (DWS)提供了tsvector和tsquery两种数据类型用于支持全文检索。tsvector类型表示为文本搜索优化的文件格式,tsquery类型表示文本查询。 tsvector tsvector类型表示一个检索单元,通常是一个数据库表中的一行文本字段或者这些字段的组合。

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  • 控制文本搜索

    控制文本搜索 解析文档 解析查询 排序查询结果 高亮搜索结果 父主题: 全文检索

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  • 文本审核

    文本审核 文本 内容审核 (V3) 父主题: SDK调用示例

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  • 文本审核

    文本审核 文本内容审核(V3) 父主题: SDK调用示例

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  • 文本审核

    文本审核 文本内容审核(V3) 父主题: SDK调用示例

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  • 文本编辑

    在配置中,设置组件的文本、段落和文本滚动方向。 图4 文本编辑配置 文本设置 文本内容:请输入文本内容,您也可以从后台数据中获取文本内容,详情请参见从数据中获取文本内容。 字体:设置文本字体、大小和颜色等。 文本装饰:为文本添加下划线、删除线和上划线。 段落设置 内容对齐方式:文本内容为多行

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  • 图像搜索

    云容器引擎-成长地图 | 华为云 图像搜索 图像搜索(ImageSearch)基于深度学习与图像识别技术,结合不同应用业务和行业场景,利用特征向量化与搜索能力,帮助客户从指定图库中搜索相同或相似的图片。 免费体验 图说E CS 立即使用 立即使用 成长地图 由浅入深,带您玩转ImageSearch

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  • 创建文本

    在页面左侧的组件区域单击“文本”组件,切换至文本组件页。 图1 文本组件 拖动或单击文本组件至画布区域。 在页面右侧设置文本的相关信息。 标题:在右侧的“字段 > 文本内容框”内输入对应的文本,在“跳转链接”框内输入要跳转的链接。 文本:在右侧的“字段 > 文本内容框”内输入对应的文本。 词云:在右侧的“字段

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