超分辨率转换

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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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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数据转换 重命名 对特征名称重命名。操作步骤如下所示。 单击界面右上角的图标，选择“数据处理 > 数据转换 > 重命名”，界面新增“重命名”内容。 对应参数说明，如表1所示。 表1 参数说明 参数 参数说明 列筛选方式 特征列的筛选方式，有如下两种： 列选择 正则匹配 列名 单击

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类型转换 概述 操作符 函数 值存储 UNION，CASE和相关构造

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数据转换 “数据转换”连接器用于数据流的格式转换，当前支持XML转JSON和JSON转XML。 配置参数 参数 说明 转换模式 选择数据转换的模式，可选择“XML转JSON”和“JSON转XML”。 内容 通过脚本编写需要转换的数据。 可通过变量的方式引用前序步骤中的数据，请参考引用变量。

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类型转换 概述 操作符 函数 值存储 UNION，CASE和相关构造

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格式转换 操作场景 负载均衡只支持PEM格式的证书，其它格式的证书需要转换成PEM格式后，才能上传到负载均衡。以下是转换成PEM格式的几种常用办法。 DER转换为PEM DER格式通常使用在Java平台。 运行以下命令进行证书转化： openssl x509 -inform der

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数据转换 “数据转换”连接器用于数据流的格式转换，当前支持XML转JSON和JSON转XML。 配置参数 参数 说明 转换模式 选择数据转换的模式，可选择“XML转JSON”和“JSON转XML”。 内容 通过脚本编写需要转换的数据。 可通过变量的方式引用前序步骤中的数据，请参考引用变量。

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类型转换 概述 操作符 函数 值存储 UNION，CASE和相关构造

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分隔转换 概述 “分隔转换”算子，将已有字段的值按指定的分隔符分隔后生成新字段。 输入与输出 输入：需要分隔的字段 输出：分隔后的字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 输入字段名 被分隔的字段名，需填写上一个转换步骤生成的字段名。 string 是

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将字段或表达式的数值转换为八进制数。 ct_bin 将字段或表达式的数值转换为二进制数。 进制转换 bin2oct 将二进制数转换为八进制数。 bin2hex 将二进制数转换为十六进制字符串。 ct_int 使用ct_int函数将字段或表达式的值转换为整数。 函数格式 ct_int(value

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转换函数 cast转换函数 HetuEngine会将数字和字符值隐式转换成正确的类型。HetuEngine不会把字符和数字类型相互转换。例如，一个查询期望得到一个varchar类型的值，HetuEngine不会自动将bigint类型的值转换为varchar类型。 如果有必要，可以将值显式转换为指定类型。

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转换函数 cast转换函数 HetuEngine会将数字和字符值隐式转换成正确的类型。HetuEngine不会把字符和数字类型相互转换。例如，一个查询期望得到一个varchar类型的值，HetuEngine不会自动将bigint类型的值转换为varchar类型。 如果有必要，可以将值显式转换为指定类型。

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类型转换 概述 操作符 函数 值存储 UNION，CASE和相关构造 父主题： SQL参考

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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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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支持的模型列表和权重文件。

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GROUP BY转换 MySQL/ADB分组查询的时候允许查询非分组字段，不报错；DWS分组查询时只能查询分组字段和聚集函数，报错。因此补齐没有group by的查询分组字段。 输入示例 1 SELECT e.department_id, department_name, ROUND(AVG(salary)

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