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使用SmoothQuant量化工具转换权重
--generate-scale：体现此参数表示会生成量化系数，生成后的系数保存在--scale-output参数指定的路径下。如果有指定的量化系数，则不需此参数，直接读取--scale-input参数指定的量化系数输入路径即可。 --dataset-path：数据集路径，推荐
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使用SmoothQuant量化
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--generate-scale：体现此参数表示会生成量化系数，生成后的系数保存在--scale-output参数指定的路径下。如果有指定的量化系数，则不需此参数，直接读取--scale-input参数指定的量化系数输入路径即可。 --dataset-path：数据集路径，推荐
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Standard模型训练
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Standard模型训练 在ModelArts训练得到的模型欠拟合怎么办？ 在ModelArts中训练好后的模型如何获取？ 在ModelArts上如何获得RANK_TABLE_FILE用于分布式训练？ 在ModelArts上训练模型如何配置输入输出数据？ 在ModelArts上如何提升训练效率并减少与OBS的交互？
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使用kv-cache-int8量化
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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： python3
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使用SmoothQuant量化
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--generate-scale：体现此参数表示会生成量化系数，生成后的系数保存在--scale-output参数指定的路径下。如果有指定的量化系数，则不需此参数，直接读取--scale-input参数指定的量化系数输入路径即可。 --dataset-path：数据集路径，推荐
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使用SmoothQuant量化
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--generate-scale：体现此参数表示会生成量化系数，生成后的系数保存在--scale-output参数指定的路径下。如果有指定的量化系数，则不需此参数，直接读取--scale-input参数指定的量化系数输入路径即可。 --dataset-path：数据集路径，推荐
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节能评估
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可选择查询年份，显示年度消耗电量、电费成本、节省电量、节省电费以及每月电量详情。单击【电量】或【电费】，可切换查看每月电量或电费曲线图。单击图例，可隐藏曲线。单击每月性情列表中的时间，可跳转对应月份的的月度报告。 图2 年度报告 节能评估设置 单击【节能评估设置】，进入设置页面。
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使用SmoothQuant量化
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使用SmoothQuant量化工具转换权重
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--generate-scale：体现此参数表示会生成量化系数，生成后的系数保存在--scale-output参数指定的路径下。如果有指定的量化系数，则不需此参数，直接读取--scale-input参数指定的量化系数输入路径即可。 --dataset-path：数据集路径，推荐
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使用SmoothQuant量化工具转换权重
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使用kv-cache-int8量化
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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： python3
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--generate-scale：体现此参数表示会生成量化系数，生成后的系数保存在--scale-output参数指定的路径下。如果有指定的量化系数，则不需此参数，直接读取--scale-input参数指定的量化系数输入路径即可。 --dataset-path：数据集路径，推荐
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使用kv-cache-int8量化
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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： python3
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使用kv-cache-int8量化
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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： python3
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查看区块交易
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30分钟。 鼠标悬停在曲线图上显示某时间点的数量。 交易趋势 可按最近6小时或最近30分钟查看最近交易笔数，默认展示最近7个点。 说明： 可在曲线图左上角选择时间粒度：小时、分钟。 选择小时：每隔1小时一个点。 选择分钟：每隔5分钟一个点。 鼠标悬停在曲线图上显示某时间点的数量。
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使用kv-cache-int8量化
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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： python3
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使用kv-cache-int8量化
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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。 抽取kv-cache量化系数。 该步骤的目的是将步骤1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： python3 exampl
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使用kv-cache-int8量化
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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： python3
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使用kv-cache-int8量化
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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： python3
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使用kv-cache-int8量化
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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： python3
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W8A8量化
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