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 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 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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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。

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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

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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 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 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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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

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--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

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--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。 参考部署推理服务，使用量化后权重部署AWQ量化服务。

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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DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.908）

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--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。 参考部署推理

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推理模型量化 使用AWQ量化工具转换权重 使用SmoothQuant量化工具转换权重 使用kv-cache-int8量化 使用GPTQ量化 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.910）

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