-
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
来自：帮助中心 -
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
来自：帮助中心 -
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
来自：帮助中心 -
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
来自：帮助中心 -
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
来自：帮助中心 -
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
来自：帮助中心 -
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
来自：帮助中心 -
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
来自：帮助中心 -
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
来自：帮助中心 -
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
来自：帮助中心 -
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
来自：帮助中心 -
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（
来自：帮助中心 -
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
来自：帮助中心 -
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。
来自：帮助中心 -
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,
来自：帮助中心 -
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
来自：帮助中心 -
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
来自：帮助中心 -
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
来自：帮助中心 -
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
来自：帮助中心 -
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
来自：帮助中心 -
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
来自：帮助中心
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
