函数工作流 FunctionGraph

函数工作流(FunctionGraph)是一项基于事件驱动的函数托管计算服务。通过函数工作流,只需编写业务函数代码并设置运行的条件,无需配置和管理服务器等基础设施,函数以弹性、免运维、高可靠的方式运行。此外,按函数实际执行资源计费,不执行不产生费用

 
 

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  • GS_ASP

    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 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 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 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 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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  • 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

    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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  • kv-cache-int8量化

    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

    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

    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

    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

    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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  • 系统性能快照

    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

    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

    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

    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

    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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  • 系统性能快照

    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

    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

    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

    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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