量化交易与机器学习_文本向量化-华为云

文本向量化

文本向量化功能介绍将用户输入的文本转化成数字向量，多用于从向量化知识库中查询相似的文本。 URI POST https://aiae.appstage.myhuaweicloud.com/v1/embeddings 请求参数表1 请求Header参数参数是否必选参数类型

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使用AWQ量化

使用AWQ量化 AWQ(W4A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见表3。本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。量化方法：per-group Step1 模型量化可以在Huggingfac

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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的量化形式，使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内，同时也有一定的性能收益。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见表1。本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源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的量化形式，使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内，同时也有一定的性能收益。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见表3。本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源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的量化形式，使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内，同时也有一定的性能收益。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ

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使用AWQ量化

使用AWQ量化 AWQ(W4A16/W8A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见表3。本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。量化方法：W4A16 per-group/per-channel，W8A16

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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的量化形式，使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内，同时也有一定的性能收益。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ

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使用AWQ量化

使用AWQ量化 AWQ(W4A16/W8A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见表3。本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。量化方法：W4A16 per-group/per-channel，W8A16

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使用AWQ量化

使用AWQ量化 AWQ(W4A16/W8A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见表3。本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。量化方法：W4A16 per-group/per-channel,

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使用AWQ量化

使用AWQ量化 AWQ(W4A16/W8A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见表3。本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。量化方法：W4A16 per-group/per-channel，W8A16

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使用AWQ量化

model：模型路径。 Step4 启动AWQ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。注：Step3 创建服务启动脚本启动脚本中，服务启动命令需添加如下命令。 -q awq 或者--quantization awq 父主题：推理模型量化

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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的量化形式，使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内，同时也有一定的性能收益。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ

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产品优势

弱密码扫描，四合一全面检测资产脆弱性。轻量化部署，一键扫描依托于华为乾坤安全云服务，将扫描引擎部署在云端，客户侧无需安装任务软件。扫描配置简单，一键扫描，简单易用。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。

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学习任务

学习任务管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。入口展示图1 入口展示创建学习任务操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】图2 新建学习任务基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填图3

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课程学习

课程学习前提条件用户具有课程发布权限操作步骤-电脑端登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。图1 我的学习入口在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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最新动态

创建纵向联邦学习作业 2021年3月序号功能名称功能描述阶段相关文档 1 纵向联邦学习纵向联邦机器学习，适用于参与者训练样本ID重叠较多，而数据特征重叠较少的情况，联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行联邦机器学习，联合建模。公测创建纵向联邦学习作业 2 联盟和计算节点支持自助升级

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适用于人工智能与机器学习场景的合规实践

适用于人工智能与机器学习场景的合规实践该示例模板中对应的合规规则的说明如下表所示：表1 合规包示例模板说明合规规则规则中文名称涉及云服务规则描述 cce-cluster-end-of-maintenance-version CCE集群版本为处于维护的版本 cce CC

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机器未重启

原因分析该机器在进行过某些Windows功能的启用或关闭后未进行重启。处理方法请重启机器。 must log in to complete the current configuration or the configuratio\r\nn in progress must be

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使用AWQ量化

使用AWQ量化 AWQ(W4A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见表3。本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。量化方法：per-group Step1 模型量化可以在Huggingfac

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使用AWQ量化

model：模型路径。 Step4 启动AWQ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。注：Step3 创建服务启动脚本启动脚本中，服务启动命令需添加如下命令。 -q awq 或者--quantization awq 父主题：推理模型量化

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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的量化形式，使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内，同时也有一定的性能收益。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ

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