量化数据分析 更多内容
  • 数据分析

    数据分析 使用 GaussDB (DWS)秒级查询交通卡口通行车辆行驶路线 使用GaussDB(DWS)分析某公司供应链需求 使用GaussDB(DWS)分析零售业百货公司经营状况 GaussDB(DWS)对接Power BI操作指导

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 数据分析

    数据分析 您可以为 域名 定制运营报表来查看不同时段的统计数据,方便了解域名运行情况,及时调整业务。 注意事项 运营报表中最多可支持添加100个加速域名。 定制的运营报表有效期最长为1年。 可查询的时间跨度最长为31天,支持查看最近90天的历史数据。 最小统计粒度以天为单位。 统计时

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 数据分析

    数据分析 经营数据分析 联营活跃用户分析 父主题: 商品交易

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • API数据分析

    API数据分析 API数据分析页面通过图表的形式,直观地展示您在API网关代理中已经发布的所有API被调用的情况。 前提条件 已成功申请入驻成为API中心服务商。具体操作指导参见服务商入驻。 查看步骤 进入API中心服务页面。 在左侧导航栏选择“API数据分析”。 资源概览区域参数的含义如表1所示。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • CarbonData数据分析

    CarbonData数据分析 新建CarbonData Table 删除CarbonData Table 修改CarbonData Table 加载CarbonData表数据 删除CarbonData表Segments 合并CarbonData表Segments 父主题: 使用CarbonData( MRS

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 查询数据分析结果

    查询数据分析结果 功能介绍 根据数据集ID查询数据集的分析任务结果。 URI URI格式 GET /softcomai/datalake/v1.0/datasStatistics/{datasetId} 参数说明 参数名 是否必选 参数类型 备注 datasetId 是 String

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 推理模型量化

    推理模型量化 使用AWQ量化 使用SmoothQuant量化 使用kv-cache-int8量化 使用GPTQ量化 父主题: 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU推理指导(6.3.911)

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 使用SmoothQuant量化

    --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。 参考步骤六

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 推理模型量化

    推理模型量化 使用AWQ量化 使用SmoothQuant量化 使用kv-cache-int8量化 父主题: 主流开源大模型基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导(6.3.906)

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 使用SmoothQuant量化

    --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Step6

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 推理模型量化

    推理模型量化 使用AWQ量化 使用SmoothQuant量化 使用kv-cache-int8量化 使用GPTQ量化 使用llm-compressor工具量化 父主题: 主流开源大模型基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导(6.3.909)

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 推理模型量化

    推理模型量化 使用AWQ量化 使用SmoothQuant量化 使用kv-cache-int8量化 使用GPTQ量化 父主题: 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU推理指导(6.3.910)

    来自:帮助中心

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了
提示

您即将访问非华为云网站,请注意账号财产安全