数据仓库服务 GaussDB(DWS)

 

GaussDB(DWS)是一款具备分析及混合负载能力的分布式数据库,支持x86和Kunpeng硬件架构,支持行存储与列存储,提供GB~PB级数据分析能力、多模分析和实时处理能力,用于数据仓库、数据集市、实时分析、实时决策和混合负载等场景,广泛应用于汽车、制造、零售、物流、互联网、金融、政府、电信等行业分析决策系统

 
 

    量化数据分析 更多内容
  • 使用AWQ量化工具转换权重

    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表1。 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。 Step1 模型量化

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  • 使用kv-cache-int8量化

    使用kv-cache-int8量化 kv-cache-int8是实验特性,在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化,支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见表1。

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  • 使用kv-cache-int8量化

    使用kv-cache-int8量化 kv-cache-int8是实验特性,在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化,支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见表3。

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  • 使用kv-cache-int8量化

    使用kv-cache-int8量化 kv-cache-int8是实验特性,在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化,支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。

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  • 使用kv-cache-int8量化

    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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  • 使用kv-cache-int8量化

    使用kv-cache-int8量化 kv-cache-int8是实验特性,在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化,支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。

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  • 使用llm-compressor工具量化

    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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  • 使用llm-compressor工具量化

    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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  • 使用AWQ量化工具转换权重

    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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  • 使用AWQ量化工具转换权重

    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JDBC提交数据分析任务

    使用JDBC提交数据分析任务 功能简介 本章节介绍如何使用JDBC样例程序完成数据分析任务。 样例代码 使用Hive JDBC接口提交数据分析任务,该样例程序在“hive-examples/hive-jdbc-example”的“JDBCExample.java”中,实现该功能的模块如下:

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  • Hive是否支持向量化查询

    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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  • Delete轻量化删除表数据

    Delete轻量化删除表数据 本章节主要介绍轻量化delete删除表数据的SQL基本语法和使用说明。 本章节仅适用于 MRS 3.3.0及之后版本。 基本语法 DELETE FROM [db.]table [ON CLUSTER cluster] WHERE expr 使用示例 建表:

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  • 应用场景

    新型冠状病毒肺炎AI辅助医学影像量化分析服务基于华为云领先的计算机视觉与医学影像分析等AI技术,可全自动、快速、准确地为影像及临床医生提供CT量化结果,缓解可准确诊断新冠肺炎影像医生紧缺的局面及隔离防控压力,减轻医生诊断工作负荷。同时,基于华为云强大算力,该服务可实现单病例量化结果秒级输出,AI

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  • 应用场景

    API商业变现 当前面临的主要问题 API商业变现方式不够灵活。 缺少多维度的数据分析支撑。 API中心解决方案 API中心协同华为云云商店为API构建灵活多样的商业闭环路径,并提供API调用次数、API调用者等数据分析能力。 直接变现:API开发者完成API设计/开发/测试后,可以将AP

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  • 使用JDBC接口提交数据分析任务

    使用JDBC接口提交数据分析任务 功能简介 本章节介绍如何使用JDBC样例程序完成数据分析任务。 样例代码 使用Hive JDBC接口提交数据分析任务,该样例程序在“hive-examples/hive-jdbc-example”的“JDBCExample.java”中,实现该功能的模块如下:

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  • IPDCenter基础服务

    2D&3D模型Viewer 2D/3D轻量化转换、渲染组件,强大的交互功能和出众的安全性。 统一企业2D/3D数据轻量化标准,轻量化数据易传递、易查看、易应用,有效支撑企业数字化转型。 华北-北京四 智能数据分析DataViewer 内置可视化数据分析工具,支持业务图表的灵活编排,支撑业务有效运营。

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  • 使用SmoothQuant量化工具转换权重

    --per-token:激活值量化方法,如果指定则为per-token粒度量化,否则为per-tensor粒度量化。 --per-channel:权重量化方法,如果指定则为per-channel粒度量化,否则为per-tensor粒度量化。 启动smoothQuant量化服务。 参考Step3

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  • 使用SmoothQuant量化工具转换权重

    --per-token:激活值量化方法,若指定则为per-token粒度量化,否则为per-tensor粒度量化。 --per-channel:权重量化方法,若指定则为per-channel粒度量化,否则为per-tensor粒度量化。 启动smoothQuant量化服务。 参考Step3

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  • 向量化引擎支持的数据类型

    量化引擎支持的数据类型 向量化引擎支持的数据类型如表1所示。 表1 向量化引擎支持的数据类型 类别 数据类型 长度 是否支持 Numeric Types tinyint [unsigned] 1 支持 smallint [unsigned] 2 支持 mediumint [unsigned]

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  • 向量化引擎支持的数据类型

    量化引擎支持的数据类型 向量化引擎支持的数据类型如表1所示。 表1 向量化引擎支持的数据类型 类别 数据类型 长度 是否支持 Numeric Types tinyint [unsigned] 1 支持 smallint [unsigned] 2 支持 mediumint [unsigned]

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