GS_ASP GS_ASP显示被持久化的ACTIVE SESSION PROFILE样本，该表只能在系统库下查询，在用户库下查询无数据。 表1 GS_ASP字段 名称 类型 描述 sampleid bigint 采样ID。 sample_time timestamp with time

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GS_ASP GS_ASP显示被持久化的ACTIVE SESSION PROFILE样本。该系统表只能在系统库中查询。 表1 GS_ASP字段 名称 类型 描述 sampleid bigint 采样ID。 sample_time timestamp with time zone 采样的时间。

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GS_ASP GS_ASP显示被持久化的ACTIVE SESSION PROFILE样本。该系统表只能在系统库中查询。 表1 GS_ASP字段 名称 类型 描述 sampleid bigint 采样ID。 sample_time timestamp with time zone 采样的时间。

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GS_ASP GS_ASP显示被持久化的ACTIVE SESSION PROFILE样本。该系统表只能在系统库中查询。 表1 GS_ASP字段 名称 类型 描述 sampleid bigint 采样id。 sample_time timestamp with time zone 采样的时间。

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GS_ASP GS_ASP显示被持久化的ACTIVE SESSION PROFILE样本，该表只能在系统库下查询，在用户库下查询无数据。 表1 GS_ASP字段 名称 类型 描述 sampleid bigint 采样ID。 sample_time timestamp with time

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GS_ASP GS_ASP显示被持久化的ACTIVE SESSION PROFILE样本，该表只能在系统库下查询，在用户库下查询无数据。 表1 GS_ASP字段 名称 类型 描述 sampleid bigint 采样ID。 sample_time timestamp with time

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场景四：转换日志参数类型（v函数、cn_int函数和dt_totimestamp函数） 场景1：调用op_add函数进行字符拼接和数据相加。 op_add函数既可以接收字符串类型，也可以接受数值类型，因此不需要做参数类型转换。 示例如下所示： 原始日志 { "a":"1"

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ASP.NET Core应用部署到CAE CAE源码部署支持Docker运行时，您可以自行配置Dockerfile文件，在Dockerfile中安装构建环境，定义构建命令，以此支持更多编程语言的项目在CAE部署。 本文以ASP.NET Core应用为例。 前提条件 已创建环境和创建应用。

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pe类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 启动kv-cache-int8-per-tensor量化服务。 在使用OpenAI接口或vLLM接口启动推理服务时添加如下参数： --kv-cache-dtype int8_pertensor #只支持int8，表示kvint8

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pe类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 启动kv-cache-int8-per-tensor量化服务。 在使用OpenAI接口或vLLM接口启动推理服务时添加如下参数： --kv-cache-dtype int8_pertensor #只支持int8，表示kvint8

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取值范围：字符串，‘table’、‘file’、‘all’。 默认值：‘table’ asp_flush_rate 参数说明：当内存中样本个数达到asp_sample_num时，会按一定比例把内存中样本刷新到磁盘上，asp_flush_rate为刷新比例。该参数为10时表示按10：1进行刷新。

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pe类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 启动kv-cache-int8-per-tensor量化服务。 在使用OpenAI接口或vLLM接口启动推理服务时添加如下参数： --kv-cache-dtype int8_pertensor #只支持int8，表示kvint8

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使用kv-cache-int8量化 kv-cache-int8是实验特性，在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化，支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见表1。

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使用kv-cache-int8量化 kv-cache-int8是实验特性，在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化，支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见表3。

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使用kv-cache-int8量化 kv-cache-int8是实验特性，在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化，支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。

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使用kv-cache-int8量化 kv-cache-int8是实验特性，在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化，支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。

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pe类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 启动kv-cache-int8-per-tensor量化服务。 在使用OpenAI接口或vLLM接口启动推理服务时添加如下参数： --kv-cache-dtype int8_pertensor #只支持int8，表示kvint8

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使用kv-cache-int8量化 kv-cache-int8是实验特性，在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化，支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见表3。

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使用kv-cache-int8量化 kv-cache-int8是实验特性，在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化，支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。

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取值范围：字符串，‘table’、‘file’、‘all’。 默认值：‘table’ asp_flush_rate 参数说明：当内存中样本个数达到asp_sample_num时，会按一定比例把内存中样本刷新到磁盘上，asp_flush_rate为刷新比例。该参数为10时表示按10：1进行刷新。

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使用kv-cache-int8量化 kv-cache-int8是实验特性，在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化，支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。

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