量化投资很少涉及机器学习 更多内容
  • 使用场景

    双网隔离:在内外网隔离环境下,但是用户又有访问外部网络的需求时,可将浏览器通过云应用平台发布出来,所有访问外部网络的操作都在云应用上完成,而用户个人机器并没有访问外部网络的权限,保证了用户数据的安全性。 父主题: 简介

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  • COST05-02 建立可以量化的优化目标

    COST05-02 建立可以量化的优化目标 风险等级 高 关键策略 成本优化是一项投资,而且是一个需要持续进行的流程。为了向公司或者组织的决策者、利益相关方说明投资的价值,就需要对成本优化自身,尤其是其执行的目标进行量化。从而在持续的优化活动中,都可以从决策者或者利益相关者那里得

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  • 文本向量化

    大模型”,查看支持的模型服务。例如调用Baichuan2-Turbo模型服务,model填写为Baichuan2-Turbo即可。 租户部署模型服务 登录AI原生应用引擎,在左侧导航栏选择“模型中心 > 我的模型服务 > 我部署的”,model填写为对应模型服务的模型服务调用ID。 租户接入模型服务

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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)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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  • 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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  • 涉及到的云服务

    表1 华为云云服务 服务 描述 主机迁移 服务 SMS 主机迁移服务(Server Migration Service,SMS)是一种P2V/V2V迁移服务,可以帮您把X86平台的SAP应用服务器与数据库服务器迁移到华为云弹性云服务器(E CS ),从而帮助您轻松地把服务器上的应用和数据迁移到华为云。

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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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  • 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,

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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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  • 可信智能计算服务 TICS

    已发布区域:北京四、北京二 如何创建多方安全计算作业? 可信联邦学习作业 可信联邦学习作业是 可信智能计算 服务提供的在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据实现的联合建模,曾经也被称为联邦机器学习。 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习,适用于参与者的数据特征重叠较多,而样本ID重叠较少的情

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  • 涉及到的云服务

    全隔离。 镜像(IMS) 在创建云服务器、裸金属云服务器和弹性云服务器时,需要使用符合要求的镜像文件。 云专线 用于搭建企业自有计算环境到专属云用户计算环境的高速、稳定、安全的专属通道。您可使用专线接入服务将本地数据中心的计算机与专属云上的云服务器或托管主机实现私网相连,充分利用

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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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