轻量化模型转换API 开发概述 上传图纸文件 查询轻量化任务状态 下载轻量化文件 父主题： IPDCenter基础服务API

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查询DDoS攻击防护BPS/PPS流量 功能介绍 查询DDoS攻击防护BPS/PPS流量 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/aad/instances/{instance_id}/ddos-info/flow 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述

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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”，开启告警通知。 父主题： DDoS原生基础防护操作指南

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被攻陷的电脑作为攻击机器向特定的目标发动DoS攻击时，称为分布式拒绝服务攻击（Distributed Denial of Service Attack，简称DDoS）。 什么是DDoS防护？ 针对DDoS攻击，华为云提供多种安全防护方案，您可以根据您的实际业务选择合适的防护方案。

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GS_232050001 错误码： LZ4 decompress failed when deserializing message. 解决方案：请确认网络接收到的数据是否正确。 level： ERROR GS_232200033 错误码： [VecHashJoin]: The memory of the

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ghtweight_file_path字段获取的路径进行轻量化文件下载。 如果轻量化状态为FAILED，则代表图纸轻量化转换失败，此时可以根据返回的失败原因进行排查处理。 如果获取的轻量化状态为其他值，说明该图纸处于上传获取转换等阶段，此时继续轮询该接口即可。 URI POST

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到支持，并获得一个固化的流程框架来衡量成本优化活动的成果。 简单的成本优化量化目标/成果就是报告成本节省优化的费用， 例如，您可以建立报告，在不牺牲质量或产出的情况下，给公司或者组织带来多少成本的节省。 此外优化的量化目标也可以包含效率的提升，例如，从传统IT架构向容器化，Ser

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查询DDoS攻击事件列表 功能介绍 查询DDoS攻击事件列表 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v2/aad/instances/{instance_id}/ddos-info/attack/events 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 instance_id

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Hive是否支持向量化查询 问题 当设置向量化参数hive.vectorized.execution.enabled=true时，为什么执行hive on Tez/Mapreduce/Spark时会偶现一些空指针或类型转化异常？ 回答 当前Hive不支持向量化执行。 向量化执行有很多社

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table update/delete）任务的多少。queue队列中的mutation任务优先级最低（同一个表上的mutation任务是串行执行的），能并行执行多少个delete任务直接受merge任务执行情况的影响。 表中part个数也决定了轻量化删除的性能，part越多，删除越慢。 Wide

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ELB是否自带防DDoS攻击和Web代码层次安全的功能？ ELB服务不提供DDoS等安全防护功能，防护功能一般配合高防系统来使用； DDoS防护是华为云默认开启的防护，所有公网的入口流量都会被DDos防护。 DDoS高防（Advanced Anti-DDoS，AAD）是基于Ant

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Hive是否支持向量化查询 问题 当设置向量化参数hive.vectorized.execution.enabled=true时，为什么执行hive on Tez/Mapreduce/Spark时会偶现一些空指针或类型转化异常？ 回答 当前 MRS Hive不支持向量化执行。 向量化执行有很

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流程。 具体立案标准请咨询当地的网监部门。 正式立案后，华为云会配合网监部门负责人提供攻击取证。 华为云能提供什么相关证据？ 您的报案在网监部门立案后，华为云将配合网监部门提供以下协助： 华为云会配合网监部门，向网监负责人提供您在华为云平台上的业务的流量日志、遭受攻击信息等。 由

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查询DDoS攻击防护的黑白名单列表 功能介绍 查询DDoS攻击防护的黑白名单列表 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/aad/policies/ddos/blackwhite-list 表1 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 type 是 String

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使用AWQ量化工具转换权重 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。 本章节介绍如何在Notebook使用AWQ量化工具实现推理量化，量化方法为per-group。

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使用AWQ量化工具转换权重 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支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在Notebook使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法：W4A16

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运行完成后，会在output_dir下生成量化后的权重。量化后的权重包括原始权重和kvcache的scale系数。 Step2 抽取kv-cache量化系数 该步骤的目的是将Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化中生成的scale系数提取到单独文件中，供推理时使用。 使用的抽取脚本由vllm社区提供：

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per-tensor+per-head静态量化场景 如需使用该场景量化方法，请自行准备kv-cache量化系数，格式和per-tensor静态量化所需的2. 抽取kv-cache量化系数生成的json文件一致，只需把每一层的量化系数修改为列表，列表的长度为kv的头数，列表中每一个值代表每一个kv头使用的量化系数。内容示例如下：

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运行完成后，会在output_dir下生成量化后的权重。量化后的权重包括原始权重和kvcache的scale系数。 Step2 抽取kv-cache量化系数 该步骤的目的是将Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化中生成的scale系数提取到单独文件中，供推理时使用。 使用的抽取脚本由vllm社区提供：

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使用llm-compressor工具量化 当前版本使用llm-compressor工具量化仅支持Deepseek-v2系列模型的W8A8量化。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源量化工具llm-compressor量化模型权重，然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下： 开始之前，请确保安装了以下库：

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运行完成后，会在output_dir下生成量化后的权重。量化后的权重包括原始权重和kvcache的scale系数。 Step2 抽取kv-cache量化系数 该步骤的目的是将Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化中生成的scale系数提取到单独文件中，供推理时使用。 使用的抽取脚本由vllm社区提供：

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