浏览交易信息 跨链操作会记录在 可信跨链 服务中，包括交易趋势、交易统计、区块信息、交易列表等，帮助您了解整个跨链交易操作的状态。 操作步骤 登录可信跨链服务管理控制台。 在“总览”页面，可以按照快速入门提示完成操作。还支持查看我的资源和交易概览。 我的资源：展示已注册 区块链 、跨链通道和跨链交易最近3个月或6个月的数量。

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transaction_time Integer 交易时间 block_num Integer 区块高度 transaction_hash String 交易hash transaction_type String 交易类型 请求示例 无 响应示例 无 状态码 状态码 描述 200 分页交易流水信息 父主题： 公开区块链浏览器

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公司间交易 区块链服务为公司间交易构建由跨国集团各辖区各子公司和审计机构作为参与方组成的协作联盟，帮助双方提高信任，消灭对账及差异，提供全程审计支持。 行业现状及痛点 公司间信任问题 交易双方由于并非完全信任，在合同约定执行、交易过程中物权转移、资金转移存在信任问题。 延迟财务结算

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查询交易详情 功能介绍 查询交易详情 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/agent/apis/channel/{channel_name

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交易明细导出 商家可以导出交易明细账单，导出完成后在导出记录中下载。 前提条件 已完成商业信息认证，具体操作请参见商业信息认证。 操作步骤 进入卖家中心页面。 单击左侧导航的“交易管理 > 交易明细管理”。 进入交易明细列表页面。 选择需要导出账单的商品类型页签。 点击“导出”，进入导出记录页面。

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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 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支持的模型列表和权重文件。 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 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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浏览交易信息 查看各数字资产链通过数据面接口触发数字资产交易的详细情况，包含数字资产集合总量、数字资产发行总量、数字资产流转总量。通过对数据项整体分析，帮助用户进行数字资产运营。 操作步骤 登录DAC管理控制台，在页面左上方选择区域。 在“数字资产专享版 > 总览”页面的“快速入

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查询交易总数 功能介绍 查询交易总数 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/agent/apis/channel/{channel_name

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String 源地址 block_height Integer 交易所属区块高度 contract_address String 合约地址 data String 交易数据 create_time String 交易创建时间 状态码： 400 表4 响应Body参数 参数 参数类型

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交易模式介绍 概述 顾问销售模式 代售模式 父主题： 解决方案提供商伙伴

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交易明细导出 服务商可以导出交易明细账单，导出完成后在导出记录中下载。 前提条件 已完成商业信息认证，具体操作请参见Certifying Business Information 操作步骤 进入Seller Console页面。 单击左侧导航的“Transaction Management

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根据交易id查询某笔交易信息 功能介绍 根据交易id查询某笔交易信息（仅支持专享版） URI GET /v1/store/transaction/detail 表1 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 tx_id 是 String 交易id 请求参数 无 响应参数 状态码：

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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 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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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 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 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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