-
设置
![]()
2us（196核CPU/1536G内存，128核CPU/1024G内存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存，96核CPU/768G内存，80核CPU/640G内存，64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32核CPU/256G内存，16核CPU/
来自：帮助中心 -
BF16和FP16说明
![]()
BF16和FP16说明 在大模型训练中，BF16（Brain Floating Point）和FP16（Float16）都是使用的半精度浮点数格式，但它们在结构和适用性上有一些重要的区别。 BF16：具有8个指数位和7个小数位。在处理大模型时有优势，能够避免在训练过程中数值的上溢
来自：帮助中心 -
BF16和FP16说明
![]()
BF16和FP16说明 在大模型训练中，BF16（Brain Floating Point）和FP16（Float16）都是使用的半精度浮点数格式，但它们在结构和适用性上有一些重要的区别。 BF16：具有8个指数位和7个小数位。在处理大模型时有优势，能够避免在训练过程中数值的上溢
来自：帮助中心 -
BF16和FP16说明
![]()
BF16和FP16说明 在大模型训练中，BF16（Brain Floating Point）和FP16（Float16）都是使用的半精度浮点数格式，但它们在结构和适用性上有一些重要的区别。 BF16：具有8个指数位和7个小数位。在处理大模型时有优势，能够避免在训练过程中数值的上溢
来自：帮助中心 -
Global SysCache参数
![]()
默认值：163840（196核CPU/1536G内存，128核CPU/1024G内存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存，96核CPU/768G内存，80核CPU/640G内存，64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32核CPU/256G内存，16核CPU/
来自：帮助中心 -
自定义参数说明
![]()
C。如果不指定，则按最小类型创建。 A：(8核32G内存，driverCores：2，executorCores：1，driverMemory：7G，executorMemory：4G，numExecutor：6) B：(16核64G内存，driverCores：2，execut
来自：帮助中心 -
资源和成本规划
-
自定义参数说明
![]()
C。如果不指定，则按最小类型创建。 A：(8核32G内存，driverCores：2，executorCores：1，driverMemory：7G，executorMemory：4G，numExecutor：6) B：(16核64G内存，driverCores：2，execut
来自：帮助中心 -
优化器开销常量
![]()
CN：2GB（60核CPU/480G内存）；1GB（32核CPU/256G内存，16核CPU/128G内存）；512MB（8核CPU/64G内存）；256MB（4核CPU/32G内存）；128MB（4核CPU/16G内存） DN：70GB（60核CPU/480G内存）；38GB（32核CPU
来自：帮助中心 -
内存
![]()
200（196核CPU/1536G内存，128核CPU/1024G内存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存，96核CPU/768G内存，80核CPU/640G内存，64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32核CPU/256G内存，16核CPU/
来自：帮助中心 -
设置
![]()
内存，16核CPU/128G内存）；64MB（8核CPU/64G内存） DN：1GB（196核CPU/1536G内存，128核CPU/1024G内存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存，96核CPU/768G内存，80核CPU/640G内存，80核CPU
来自：帮助中心 -
资源和成本规划
![]()
智慧校园运行支撑平台 标准配置：通用计算增强型 C6 | 16核 | 32GB| 硬盘 超高IO 500GB 操作系统：CentOS 7.8/openEulerV20SP3 4 数据资产管理 标准配置：通用计算增强型 C6 | 8核 | 16GB| 硬盘 超高IO 200GB 操作系统：CentOS
来自：帮助中心 -
连接设置
![]()
CN：8000（60核CPU/480G内存）；4000（32核CPU/256G内存）；2000（16核CPU/128G内存）；1000（8核CPU/64G内存）；100（4核CPU/32G内存，4核CPU/16G内存） DN：24000（60核CPU/480G内存）；12000（32核CPU/
来自：帮助中心 -
资源和成本规划
-
设置
![]()
104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存，96核CPU/768G内存，64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存）；0（32核CPU/256G内存，16核CPU/128G内存，8核CPU/64G内存，4核CPU/32G内存，4核CPU/16G内存）
来自：帮助中心 -
内存
![]()
256MB（128核CPU/1024G内存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存，96核CPU/768G内存）；128MB（64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32核CPU/256G内存，16核CPU/128G内存）；64MB（8核CPU/64
来自：帮助中心 -
资源和成本规划
![]()
| c6.xlarge.4 | 4核 | 16GB; CentOS | CentOS 7.6 64bit; 高IO | 40GB; 高IO | 200GB; 必选 1 【云数据库 RDS 】MySQL | 8.0 | 主备 | 通用型 | 4核8GB; SSD云盘 | 500GB;
来自：帮助中心 -
锁管理
![]()
256（196核CPU/1536G内存，128核CPU/1024G内存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存，96核CPU/768G内存，80核CPU/640G内存，64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32核CPU/256G内存，16核CPU/
来自：帮助中心 -
准备BF16权重
![]()
准备BF16权重 本章节介绍BF16权重转换操作。 BF16获取权重有2种方式： 方式一：直接获取HuggingFace社区已经转换完成的BF16权重。 方式二：基于DeepSeek官网提供的FP8权重转换为BF16权重。 方式一提供的权重是开发者在社区贡献的权重，如果是用于生产
来自：帮助中心 -
W8A16量化
![]()
W8A16量化 什么是W8A16量化 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。 约束限制 只支持GPTQ W8A16 perchannel量化，只支持desc_act=false。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见支持的模型列表。 步骤一：量化模型权重
来自：帮助中心 -
W4A16量化
![]()
--group-size：量化group size参数，指定-1时为per-channel权重量化，W4A16支持128和-1，W8A16支持-1。 --w-bit：量化比特数，W4A16设置4，W8A16设置8。 --calib-data：数据集路径，推荐使用：https://huggingface
来自：帮助中心
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
