客户端时间与UTC标准时间不一致导致文件备份失败 问题描述 在进行文件备份时，由于安装Agent的主机时间与UTC标准时间不一致，导致文件备份失败。 可能原因 时间不一致导致校准失败，从而导致文件备份失败。需要修改安装Agent的主机的NTP信息。 解决方法 具体操作步骤请参考怎样配置 弹性云服务器 的NTP信息？配置主机NTP信息的部分。

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摸，需要打开扩展屏的投屏，打开HDMI信号画面，将主屏连接一个USB键盘，打开主屏Windows画面的控制面板—硬件和声音—平板电脑设置—校准笔和触控输入的屏幕，点击设置，如图： 点击设置，手指点击主屏后，按键盘Enter键，再手指点击扩展屏，按键盘Enter键完成设置。 父主题：

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安装Cloudbase-Init 安装bms-network-config软件包（可选） 安装SDI卡驱动（可选） 安装一键式重置密码插件（可选） Windows时区校准设置 Windows虚拟内存设置 Windows自动更新配置（可选） SID配置

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重新学习 服务器 如果已完成进程白名单扩展，但仍然存在较多可信进程运行误报或您的服务器业务存在变更，您可以设置HSS重新学习服务器，校准HSS的应用进程情报数据，避免误报。 重新学习服务器 登录管理控制台。 在页面左上角选择“区域”，单击，选择“安全与合规 > 企业主机安全”，进入主机安全平台界面。

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OWNED需要有原角色和目标角色上的权限。 资源管理不对该语法的数据切换进行监控，需调用select gs_wlm_readjust_user_space(0)手动校准监控数据。 语法格式 1 REASSIGN OWNED BY old_role [, ...] TO new_role; 参数说明 old_role

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save：必选，压缩后模型的保存的地址 dataset：可选，压缩模型所用的校准数据，可选范围["wikitext2"，"c4"]，默认wikitext2。 nsamples：可选，压缩模型所用的校准数据样本数量，默认128。 seed：可选，随机数种子。 sparsity：可

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save：必选，压缩后模型的保存的地址 dataset：可选，压缩模型所用的校准数据，可选范围["wikitext2"，"c4"]，默认wikitext2。 nsamples：可选，压缩模型所用的校准数据样本数量，默认128。 seed：可选，随机数种子。 sparsity：可

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OWNED需要有原角色和目标角色上的权限。 资源管理不对该语法的数据切换进行监控，需调用select gs_wlm_readjust_user_space(0)手动校准监控数据。 语法格式 1 REASSIGN OWNED BY old_role [, ...] TO new_role; 参数说明 old_role

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实时监控：展示实时监控数据，并通过图表的形式进行展示，可以添加、删除、大屏、全屏 图5 实时监控 量具管理：可以管理所有检具量具，新建，借出，换入，校准。 图6 量具管理 父主题： 实施步骤-整体功能

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<nvme设备名>命令采集。 Huawei NVMe SSD附加SMART信息 Huawei NVMe盘的扩展SMART信息，包含更详细的一些指标和计数。（功耗、电容状态、坏块数量、更详细的错误计数） 使用hioadm info -d <nvme设备名> -a和 hioadm info -d <nvme设备名>

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安装Cloudbase-Init 安装bms-network-config软件包 （可选）安装SDI卡驱动 （可选）安装一键式重置密码插件 Windows时区校准设置 Windows虚拟内存设置 （可选）Windows自动更新配置 配置SID 获取镜像 关闭虚拟机，获取镜像文件。如果生成的镜像文件过大，可以进行压缩。

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+ /etc/hostname 127.0.0.1 localhost 设置服务器 的时间同步 配置内网或公网的时间服务器，所有的机器校准时间。例如： ntpdate 10.10.10.10 设置yum源 vim EulerOS-2.8.repo [base] name=EulerOS-2

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。 （可选）重新学习服务器 已完成进程白名单扩展，但仍然存在较多可信进程运行误报或您的服务器业务存在变更，您可以设置HSS重新学习服务器，校准HSS的应用进程情报数据，避免误报。 父主题： 应用进程控制

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import transfer_to_npu 指定模型输入、输出路径。 model_path = ** quant_path = ** 可以指定校准数据集路径，如calib_data="/path/to/pile-val"，如不指定，默认数据集是“mit-han-lab/pile-val-backup”。

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--upgrade accelerate optimum transformers 设置GPTQConfig的参数，并且创建一个数据集用于校准量化的权重，以及一个tokenizer用于准备数据集。 from transformers import AutoModelForCausalLM

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--upgrade accelerate optimum transformers 设置GPTQConfig的参数，并且创建一个数据集用于校准量化的权重，以及一个tokenizer用于准备数据集。 from transformers import AutoModelForCausalLM

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import transfer_to_npu 指定模型输入、输出路径。 model_path = ** quant_path = ** 可以指定校准数据集路径，如calib_data="/path/to/pile-val"，如不指定，默认数据集是“mit-han-lab/pile-val-backup”。

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--upgrade accelerate optimum transformers 设置GPTQConfig的参数，并且创建一个数据集用于校准量化的权重，以及一个tokenizer用于准备数据集。 from transformers import AutoModelForCausalLM

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--upgrade accelerate optimum transformers 设置GPTQConfig的参数，并且创建一个数据集用于校准量化的权重，以及一个tokenizer用于准备数据集。 from transformers import AutoModelForCausalLM

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--upgrade accelerate optimum transformers 设置GPTQConfig的参数，并且创建一个数据集用于校准量化的权重，以及一个tokenizer用于准备数据集。 from transformers import AutoModelForCausalLM

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--upgrade accelerate optimum transformers 设置GPTQConfig的参数，并且创建一个数据集用于校准量化的权重，以及一个tokenizer用于准备数据集。 from transformers import AutoModelForCausalLM

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