量化数据分析 更多内容
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  • 数据分析常见问题

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  • 方案概述

    此解决方案通过华为云 数据治理中心 DataArts Studio 数据湖探索 服务 DLI 云数据迁移 CDM 、云数据库 RDS等服务的组合,可以快速构建一个轻量化离线数据分析平台,可一站式完成业务数据采集、分析,指标查询、做展示等工作,帮助企业实现业务数据洞察。 方案架构 该解决方案部署架构如下图所示: 图1

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  • kv-cache-int8量化

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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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  • 物联网时序数据分析

    物联网时序数据分析 物联网时序数据分析场景介绍 手动将 CS V离线数据导入至IoTDB 使用HetuEngine查询IoTDB时序数据 使用Grafana对接IoTDB数据库 父主题: 数据分析

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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3。

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    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AWQ量化工具转换权重

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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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  • 配置矢量化读取ORC数据

    并且文件中的数据尽可能的压缩来降低存储空间的消耗。矢量化读取ORC格式的数据能够大幅提升ORC数据读取性能。在Spark2.3版本中,SparkSQL支持矢量化读取ORC数据(这个特性在Hive的历史版本中已经得到支持)。矢量化读取ORC格式的数据能够获得比传统读取方式数倍的性能提升。

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