statement. mysql> 功能性危害 当存在空用户时，可能因为匹配出错，导致正常的用户名无法登录。 示例：存在空用户与root用户的host有重叠时，导致root用户无法使用密码登录，或者使用空用户的密码登录后无法进入root的权限。 mysql> create user

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statement. mysql> 功能性危害 当存在空用户时，可能因为匹配出错，导致正常的用户名无法登录。 示例：存在空用户与root用户的host有重叠时，导致root用户无法使用密码登录，或者使用空用户的密码登录后无法进入root的权限。 mysql> create user

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statement. mysql> 功能性危害 当存在空用户时，可能因为匹配出错，导致正常的用户名无法登录。 示例：存在空用户与root用户的host有重叠时，导致root用户无法使用密码登录，或者使用空用户的密码登录后无法进入root的权限。 mysql> create user

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垃圾邮件的定义及危害 什么是垃圾邮件？ 垃圾邮件是指未经收件人允许而强行发送的电子邮件，以下是垃圾邮件的一些常见特征： 不显示标题、发件人身份或地址的电子邮件。 主题或内容包含虚假信息的电子邮件。 内容包含欺骗性信息的电子邮件。 内容违反法律法规的电子邮件。 携带有病毒等有害信息的电子邮件。

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DDoS攻击日志 查看DDoS防护事件 下载DDoS防护事件 父主题： 防护统计

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了解DDoS攻击 图解DDoS防护AAD 什么是DDoS攻击 遭受DDoS攻击后如何向网监报案？ 华为云黑洞策略

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、3天、7天或者30天内的趋势图。参数说明如表 DDoS攻击参数说明所示。 图1 DDoS攻击监控趋势图 表1 DDoS安全统计参数说明 参数名称 参数说明 峰值带宽 当前时间节点的最高带宽。 平均带宽 当前时间节点的平均带宽。 峰值发包率 当前时间节点的最高发包率。 平均发包率

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Attack，简称DDoS）。常见DDoS攻击类型如表1所示。 表1 常见DDoS攻击类型 攻击类型 说明 举例 网络层攻击 通过大流量拥塞被攻击者的网络带宽，导致被攻击者的业务无法正常响应客户访问。 NTP Flood攻击。 传输层攻击 通过占用 服务器 的连接池资源，达到拒绝服务的目的。 SYN Flood攻击、ACK

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W8A16 per-channel Step1 模型量化 可以在Huggingface开源社区获取AWQ量化后的模型权重；或者获取FP16/BF16的模型权重之后，通过autoAWQ工具进行量化。 方式一：从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models

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W8A16 per-channel 步骤一 模型量化 可以在Huggingface开源社区获取AWQ量化后的模型权重；或者获取FP16/BF16的模型权重之后，通过autoAWQ工具进行量化。 方式一：从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models

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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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参数 说明 配置样例 公司名称 输入公司的名称。 - 机构所在省市 选择公司所在的省市。 北京市 行业属性 选择行业的类型。 银行 联系人姓名 输入真实的联系人姓名。 - 联系人电话 输入真实的联系人的联系电话。 - 联系人邮箱 输入真实的联系人的邮箱。 - 在页面右下方，单击“下一步”。

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开启或关闭告警通知，说明如下： ：开启状态。 ：关闭状态。 消息通知主题 可以选择使用已有的主题，或者单击“查看消息通知主题”创建新的主题。 更多关于主题的信息，请参见《消息通知服务用户指南》。 单击“应用”，告警通知设置完成。 相关操作 如需关闭告警通知，在图1中，关闭告警通知，即将告警通知开关设置为。

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登录AI原生应用引擎，在左侧导航栏选择“模型中心 > 我的模型服务 > 我部署的”，model填写为对应模型服务的模型服务调用ID。 租户接入模型服务 登录AI原生应用引擎，在左侧导航栏选择“模型中心 > 我的模型服务 > 我接入的”，model填写为对应模型服务的模型服务调用ID。 响应参数 状态码：

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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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W8A16 per-channel 步骤一 模型量化 可以在Huggingface开源社区获取AWQ量化后的模型权重；或者获取FP16/BF16的模型权重之后，通过autoAWQ工具进行量化。 方式一：从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models

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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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可以在Huggingface开源社区获取AWQ量化后的模型权重；或者获取FP16/BF16的模型权重之后，通过autoAWQ工具进行量化。 方式一：从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models?sort=trending&search=QWEN+AWQ

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