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（6.3.911）

查看更多 →

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 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.906）

查看更多 →

--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

查看更多 →

支持主流开发语言 支持主流开发语言，内置9000+检查规则，便于用户开箱即用 代码检查服务支持Java/C++/JavaScript/Go/Python/C#/TypeScript/ CSS /HTML/PHP/LUA/RUST/Shell/KOTLIN/SCALA/ArkTS等10

查看更多 →

使用Go语言构建 使用Go语言构建Go项目，‌包括编译源代码生成可执行文件、‌处理项目依赖、‌以及定制化构建流程等‌。 图形化构建 在配置构建步骤中，添加“Go语言构建”构建步骤，参考表1配置参数。 表1 Go语言构建参数说明 参数 说明 步骤显示名称 构建步骤的名称，可自定义修改。

查看更多 →

PL/SQL语言函数 PL/SQL是一种可载入的过程语言。 用PL/SQL创建的函数可以被用在任何可以使用内建函数的地方。例如，可以创建复杂条件的计算函数并且后面用它们来定义操作符或把它们用于索引表达式。 SQL被大多数数据库用作查询语言。它是可移植的并且容易学习。但是每一个SQL语句必须由数据库 服务器 单独执行。

查看更多 →

PL/SQL语言函数 PL/SQL是一种可载入的过程语言。 用PL/SQL创建的函数可以被用在任何可以使用内建函数的地方。例如，可以创建复杂条件的计算函数并且后面用它们来定义操作符或把它们用于索引表达式。 SQL被大多数数据库用作查询语言。它是可移植的并且容易学习。但是每一个SQL语句必须由数据库服务器单独执行。

查看更多 →

动态修改系统语言 功能介绍 通过am命令行动态修改系统语言环境。 使用方法 adb shell am update-config --locale + 语言标签列表。 约束 各国语言标签。 参考语言标签列表，见源码 /aosp/frameworks/base/core/res/r

查看更多 →

PL/SQL语言函数 PL/SQL是一种可载入的过程语言。 用PL/SQL创建的函数可以被用在任何可以使用内建函数的地方。例如，可以创建复杂条件的计算函数并且后面用它们来定义操作符或把它们用于索引表达式。 SQL被大多数数据库用作查询语言。它是可移植的并且容易学习。但是每一个SQL语句必须由数据库服务器单独执行。

查看更多 →

PL/SQL语言函数 PL/SQL是一种可载入的过程语言。 用PL/SQL创建的函数可以被用在任何可以使用内建函数的地方。例如，可以创建复杂条件的计算函数并且后面用它们来定义操作符或把它们用于索引表达式。 SQL被大多数数据库用作查询语言。它是可移植的并且容易学习。但是每一个SQL语句必须由数据库服务器单独执行。

查看更多 →

下载轻量化文件 功能介绍 下载轻量化文件 文件轻量化完成后，会以目录文件夹的形式存储在系统中，通过查询轻量化任务状态能够获取到轻量化文件的存储目录，即属性lightweight_file_path的值。该目录下会存在大量的轻量化文件，这些文件信息会存储在该目录下的Configurations

查看更多 →

内容数据量化 SOW中搬迁资源量以及工作内容描述补充说明内容需数据量化。 父主题： SOW（项目工作说明书）注意事项

查看更多 →

--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

查看更多 →

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（6.3.909）

查看更多 →

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（6.3.908）

查看更多 →

--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。 参考步骤六 启

查看更多 →

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（6.3.909）

查看更多 →

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Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.910）

查看更多 →

--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。 参考步骤六 启

查看更多 →

--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Step6

查看更多 →

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DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.907）

查看更多 →