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支持的模型列表和权重文件。

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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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pe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 #只支持int8，表示kvint8

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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支持的模型列表和权重文件。

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pe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 #只支持int8，表示kvint8

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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支持的模型列表和权重文件。

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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支持的模型列表和权重文件。

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如下图所示，请求头中参数“date”的值为日期转时间戳函数，函数中的参数A为环境参数“date”。 请求体 如下图所示，请求体中应用了日期转时间戳函数，函数中的参数A为“2020.09.11 11:00:00”。 检查点属性 如下图所示，检查点属性“result”的目标值为日期转时间戳函数，函数中的参数A

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案例：NOT IN转NOT EXISTS NOT IN语句需要使用nestloop anti join来实现，而NOT EXISTS则可以通过hash anti join来实现。在join列不存在null值的情况下，not exists和not in等价。因此在确保没有null值时，可以通过将not

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离开此设备的原因描述，不支持查上一通的呼叫信息 3.17.14 vdnId int VDN ID 表6 原因码 原因码 含义 0 普通接入/转移 1 溢出转 2 超时转 3 无人上班转 4 取消排队转移 5 座席久不应答转 6 挂起恢复 7 连接保持 8 三方求助 9 取保持 10 三方通话

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案例：NOT IN转NOT EXISTS NOT IN语句需要使用nestloop anti join来实现，而NOT EXISTS则可以通过hash anti join来实现。在join列不存在null值的情况下，not exists和not in等价。因此在确保没有null值时，可以通过将not

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