zipline量化平台_蜂云轻量化云监控平台功能-华为云

蜂云轻量化云监控平台功能

蜂云轻量化云监控平台功能蜂云轻量化云监控平台主要由云视频基座、智慧巡检、算法中心组成并对外提供服务，具体功能模块详见下方平台首页。图1 监控平台功能父主题：实施步骤

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文本向量化

1.以管理员身份登录AI原生应用引擎工作台，在左侧导航栏选择“系统管理 > 平台租户鉴权”。 2.在“平台租户鉴权”页面，选择“平台API Key”页签，单击“新增平台API Key”。 3.在“新增平台API Key”对话框中的输入框设置API Key名称，用以区分API Key。

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使用GPTQ量化

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

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

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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使用AWQ量化

使用AWQ量化 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表3。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

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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使用AWQ量化

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表3。本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。量化方法：per-group Step1 模型量化可以在Huggingfac

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使用AWQ量化

使用AWQ量化 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表3。多模态只支持hf上下载的awq权重，可跳过步骤一。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

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使用AWQ量化

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表3。本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。量化方法：per-group Step1 模型量化可以在Huggingfac

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使用AWQ量化

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

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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使用GPTQ量化

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

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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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AWQ量化

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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使用AWQ量化

使用AWQ量化 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表3。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,

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使用AWQ量化

使用AWQ量化 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表3。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AWQ量化

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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