本中dtype类型是"float8_e4m3fn"。dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 Step3 启动kv-cache-int8量化服务 参考Step3 启动推理服务，启动推理服务时添加如下命令。 --kv-cache-dtype int8 #只支持int8，表示kvint8量化

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中dtype类型是"float8_e4m3fn"。dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 Step3 启动kv-cache-int8量化服务 在使用OpenAI接口或vLLM接口启动推理服务时添加如下参数： --kv-cache-dtype int8 #只支持int8，表示kvint8量化

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本中dtype类型是"float8_e4m3fn"。dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 Step3 启动kv-cache-int8量化服务 参考Step3 启动推理服务，启动推理服务时添加如下命令。 --kv-cache-dtype int8 #只支持int8，表示kvint8量化

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中dtype类型是"float8_e4m3fn"。dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 Step3 启动kv-cache-int8量化服务 在使用OpenAI接口或vLLM接口启动推理服务时添加如下参数： --kv-cache-dtype int8 #只支持int8，表示kvint8量化

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本中dtype类型是"float8_e4m3fn"。dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 Step3 启动kv-cache-int8量化服务 参考Step3 启动推理服务，启动推理服务时添加如下命令。 --kv-cache-dtype int8 #只支持int8，表示kvint8量化

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ype类型是"float8_e4m3fn"。dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 启动kv-cache-int8-per-tensor量化服务。 在使用OpenAI接口或vLLM接口启动推理服务时添加如下参数： --kv-cache-dtype int8_pertensor

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中dtype类型是"float8_e4m3fn"。dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 Step3 启动kv-cache-int8量化服务 在使用OpenAI接口或vLLM接口启动推理服务时添加如下参数： --kv-cache-dtype int8 #只支持int8，表示kvint8量化

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本中dtype类型是"float8_e4m3fn"。dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 Step3 启动kv-cache-int8量化服务 参考Step3 启动推理服务，启动推理服务时添加如下命令。 --kv-cache-dtype int8 #只支持int8，表示kvint8量化

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中dtype类型是"float8_e4m3fn"。dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 Step3 启动kv-cache-int8量化服务 在使用OpenAI接口或vLLM接口启动推理服务时添加如下参数： --kv-cache-dtype int8 #只支持int8，表示kvint8量化

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中dtype类型是"float8_e4m3fn"。dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 Step3 启动kv-cache-int8量化服务 在使用OpenAI接口或vLLM接口启动推理服务时添加如下参数： --kv-cache-dtype int8 #只支持int8，表示kvint8量化

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ype类型是"float8_e4m3fn"。dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 启动kv-cache-int8-per-tensor量化服务。 在使用OpenAI接口或vLLM接口启动推理服务时添加如下参数： --kv-cache-dtype int8_pertensor

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本中dtype类型是"float8_e4m3fn"。dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 Step3 启动kv-cache-int8量化服务 参考Step3 启动推理服务，启动推理服务时添加如下命令。 --kv-cache-dtype int8 #只支持int8，表示kvint8量化

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场景2：运用字段操作函数和ct_int函数进行类型转换并调用op_mul函数进行数据相乘。 示例如下所示： 原始日志 { "a":"2", "b":"5" } 加工规则 e_set("c",op_mul(ct_int(v("a")), ct_int(v("b")))) e_set("d"

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-- int类型的一维数组，尺寸大小为3 pay_by_quarter3 integer[3][3], -- int类型的二维数组，每一维尺寸大小为3 pay_by_quarter4 integer ARRAY, -- int类型的一维数组 pay_by_quarter5

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--int类型的一维数组，尺寸大小为3。 pay_by_quarter3 integer[3][3], --int类型的二维数组，每一维尺寸大小为3。 pay_by_quarter4 integer ARRAY, --int类型的一维数组。 pay_by_quarter5

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的方式创建包含SET类型的表。 SET类型是随表字段创建的，其名称是组合而成的。如果schema中已经存在同名的数据类型，创建SET类型会失败。 SET类型支持与int2、int4、int8、text类型的=、<、>、<、<=、>、>=比较。 SET类型支持与int2、int4、int

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的方式创建包含SET类型的表。 SET类型是随表字段创建的，其名称是组合而成的。如果schema中已经存在同名的数据类型，创建SET类型会失败。 SET类型支持与int2、int4、int8、text类型的=、<、>、<、<=、>、>=比较。 SET类型支持与int2、int4、int

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-- int类型的一维数组，尺寸大小为3 pay_by_quarter3 integer[3][3], -- int类型的二维数组，每一维尺寸大小为3 pay_by_quarter4 integer ARRAY, -- int类型的一维数组 pay_by_quarter5

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-- int类型的一维数组，尺寸大小为3 pay_by_quarter3 integer[3][3], -- int类型的二维数组，每一维尺寸大小为3 pay_by_quarter4 integer ARRAY, -- int类型的一维数组 pay_by_quarter5

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aclitem类型 aclitem数据类型是用来存储对象权限信息的，它的内部实现是int类型，支持的格式为‘user1=privs/user2’。 aclitem[]数据类型为aclitem组成的数组，支持的格式为‘{user1=privs1/user3，user2=privs2/user3}’。

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data must be int, float or bool” 问题现象 训练过程中出现如下报错： DataFrame.dtypes for data must be int, float or bool 原因分析 出现该问题的可能原因如下： 训练数据中出现了非int、float、bool类型数据。

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