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    机器学习在量化投资中的作用 更多内容
  • CSG文件共享的作用?

    CS G文件共享作用? 网关部署连通本地网关和CSG控制台,但还不能实现本地数据上下云功能。因此需要用户同时CSG管理控制台创建文件共享,连接本地网关到对象存储(OBS),用户本地应用系统挂载文件共享,即可通过NFS协议读/写存储OBS上数据。 父主题: 概念类

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  • 预置转码模板的作用?

    预置转码模板作用? 媒体处理服务内置大量常用音视频转码模板,已包含转码输出文件所支持全部格式,包括分辨率、编码格式等。所以使用预置转码模板不仅能提高转码效率,还能减少自建转码模板配置错误导致转码失败问题。转码预置模板可以媒体处理服务控制台“全局设置 > 预置模板”界面查看。

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  • 适用于人工智能与机器学习场景的合规实践

    CCE集群版本为停止维护版本,视为“不合规” cce-cluster-oldest-supported-version CCE集群运行非受支持最旧版本 cce 如果CCE集群运行是受支持最旧版本(等于参数“最旧版本支持”),视为“不合规” cce-endpoint-public-access

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  • 操作用户

    X-Auth-Token 否 String 用户Token。 通过调用IAM服务获取用户Token接口获取(响应消息头中X-Subject-Token值)。 Content-Type 是 String 发送实体MIME类型,如:application/json。 表3 请求Body参数

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  • 短信应用的作用是什么?

    短信应用作用是什么? 短信应用是用户使用短信服务载体。创建应用后,系统会自动分配全局唯一APP_Key和APP_Secret,并提供APP接入地址。其中,APP_Key和APP_Secret是用户身份唯一标识,调用短信业务API时需携带,用于认证鉴权。 父主题: 应用相关

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  • 产品优势

    精准修复优先级推荐, 识别真实风险 基于华为威胁信息库和机器学习智能评估技术,计算漏洞风险评分—漏洞优先级评级VPR。 漏洞评分越高,风险越高,客户需要优先修复。 边界漏洞免疫,缓解漏洞风险 利用天关/防火墙IPS能力,实现漏洞免疫,不安装实际补丁情况下,也可降低漏洞被利用风险。 父主题:

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  • 激活码作用?

    激活码作用? 华为企业智慧屏接入华为云 WeLink 会议服务均需要进行服务端激活,激活码提供一键激活WeLink云服务功能,激活后终端和云平台完成对接。 如果不使用华为云WeLink会议服务,无需进行激活操作,本地功能不受影响。 父主题: WeLink云服务

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  • 触发器的作用是什么?

    触发器作用是什么? 答:触发器是一种特殊存储过程,主要是通过事件来触发而被执行。 可以强化约束,维护数据完整性和一致性。 可以跟踪数据库内操作,不允许未经许可更新和变化。 可以联级运算。 父主题: FAQ

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  • 触发器的作用是什么?

    触发器作用是什么? 答:触发器是一种特殊存储过程,主要是通过事件来触发而被执行。 可以强化约束,维护数据完整性和一致性。 可以跟踪数据库内操作,不允许未经许可更新和变化。 可以联级运算。 父主题: FAQ

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  • 使用GPTQ量化

    使用GPTQ量化 当前版本使用GPTQ量化仅支持W8A16 perchannel量化形式,使用W8A16量化不仅可以保证精度可接受范围内,同时也有一定性能收益。 GPTQ W8A16量化支持模型请参见支持模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在GPU机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ

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  • 使用AWQ量化

    W8A16 per-channel Step1 模型量化 可以Huggingface开源社区获取AWQ量化模型权重;或者获取FP16/BF16模型权重之后,通过autoAWQ工具进行量化。 方式一:从开源社区下载发布AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models

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  • 使用AWQ量化

    W8A16 per-channel 步骤一 模型量化 可以Huggingface开源社区获取AWQ量化模型权重;或者获取FP16/BF16模型权重之后,通过autoAWQ工具进行量化。 方式一:从开源社区下载发布AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models

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  • 使用AWQ量化

    可以Huggingface开源社区获取AWQ量化模型权重;或者获取FP16/BF16模型权重之后,通过autoAWQ工具进行量化。 方式一:从开源社区下载发布AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models?sort=trending&search=QWEN+AWQ

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  • 使用GPTQ量化

    使用GPTQ量化 当前版本使用GPTQ量化仅支持W8A16 perchannel量化形式,使用W8A16量化不仅可以保证精度可接受范围内,同时也有一定性能收益。 GPTQ W8A16量化支持模型请参见支持模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在GPU机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ

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  • 使用GPTQ量化

    使用GPTQ量化 当前版本使用GPTQ量化仅支持W8A16 perchannel量化形式,使用W8A16量化不仅可以保证精度可接受范围内,同时也有一定性能收益。 GPTQ W8A16量化支持模型请参见支持模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在GPU机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ

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  • 使用GPTQ量化

    使用GPTQ量化 当前版本使用GPTQ量化仅支持W8A16 perchannel量化形式,使用W8A16量化不仅可以保证精度可接受范围内,同时也有一定性能收益。 GPTQ W8A16量化支持模型请参见表1。 本章节介绍如何在GPU机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ

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  • 使用GPTQ量化

    使用GPTQ量化 当前版本使用GPTQ量化仅支持W8A16 perchannel量化形式,使用W8A16量化不仅可以保证精度可接受范围内,同时也有一定性能收益。 GPTQ W8A16量化支持模型请参见表3。 本章节介绍如何在GPU机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ

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  • 使用llm-compressor工具量化

    使用llm-compressor工具量化 当前版本使用llm-compressor工具量化仅支持Deepseek-v2系列模型W8A8量化。 本章节介绍如何在GPU机器上使用开源量化工具llm-compressor量化模型权重,然后NPU机器上实现推理量化。 具体操作如下: 开始之前,请确保安装了以下库:

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  • 使用llm-compressor工具量化

    使用llm-compressor工具量化 当前版本使用llm-compressor工具量化仅支持Deepseek-v2系列模型W8A8量化。 本章节介绍如何在GPU机器上使用开源量化工具llm-compressor量化模型权重,然后NPU机器上实现推理量化。 具体操作如下: 开始之前,请确保安装了以下库:

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  • 文本向量化

    以管理员身份登录AI原生应用引擎工作台,左侧导航栏选择“系统管理 > 平台租户鉴权”。 2.“平台租户鉴权”页面,选择“平台API Key”页签,单击“新增平台API Key”。 3.“新增平台API Key”对话框中输入框设置API Key名称,用以区分API Key。 4.弹出下载窗口中单击“立即下载”,将API

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  • 使用AWQ量化

    W8A16 per-channel 步骤一 模型量化 可以Huggingface开源社区获取AWQ量化模型权重;或者获取FP16/BF16模型权重之后,通过autoAWQ工具进行量化。 方式一:从开源社区下载发布AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models

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