量化交易 深度学习 更多内容
  • 管理交易

    管理交易 管理客户账户 管理包年/包月订单 管理包年/包月资源 管理资源包 父主题: 待下线接口

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  • 管理交易

    管理交易 管理优惠券 管理包年/包月订单 管理包年/包月资源 管理资源包

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  • 管理交易

    管理交易 管理包年/包月订单 管理包年/包月资源 管理资源包 父主题: 待下线接口

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  • 交易管理

    交易管理 订单查询 销售配置管理 交易明细管理 父主题: 中资出海

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  • 浏览交易信息

    浏览交易信息 查看各数字资产链通过数据面接口触发数字资产交易的详细情况,包含数字资产集合总量、数字资产发行总量、数字资产流转总量。通过对数据项整体分析,帮助用户进行数字资产运营。 操作步骤 登录DAC管理控制台,在页面左上方选择区域。 在“数字资产专享版 > 总览”页面的“快速入

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  • 查询交易总数

    查询交易总数 功能介绍 查询交易总数 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/agent/apis/channel/{channel_name

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  • 查询交易详情

    String 源地址 block_height Integer 交易所属区块高度 contract_address String 合约地址 data String 交易数据 create_time String 交易创建时间 状态码: 400 表4 响应Body参数 参数 参数类型

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  • 交易明细导出

    交易明细导出 服务商可以导出交易明细账单,导出完成后在导出记录中下载。 前提条件 已完成商业信息认证,具体操作请参见Certifying Business Information 操作步骤 进入卖家中心页面。 点击左侧导航的“结算管理>交易明细管理”,进入交易明细管理页面。 输入查询条件,筛选出需要导出的目标订单。

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  • 交易模式介绍

    交易模式介绍 概述 顾问销售模式 代售模式 父主题: 解决方案提供商伙伴

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  • 根据交易id查询某笔交易信息

    根据交易id查询某笔交易信息 功能介绍 根据交易id查询某笔交易信息(仅支持专享版) URI GET /v1/store/transaction/detail 表1 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 tx_id 是 String 交易id 请求参数 无 响应参数 状态码:

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  • 文本向量化

    文本向量化 功能介绍 将用户输入的文本转化成数字向量,多用于从向量化知识库中查询相似的文本。 URI POST https://aiae.appstage.myhuaweicloud.com/v1/embeddings 请求参数 表1 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型

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  • 使用AWQ量化

    使用AWQ量化 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3。 本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化量化方法:per-group Step1 模型量化 可以在Huggingfac

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  • 使用GPTQ量化

    使用GPTQ量化 当前版本使用GPTQ量化仅支持W8A16 perchannel的量化形式,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。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见表1。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ

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  • 使用GPTQ量化

    使用GPTQ量化 当前版本使用GPTQ量化仅支持W8A16 perchannel的量化形式,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。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见表3。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ

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  • 使用GPTQ量化

    使用GPTQ量化 当前版本使用GPTQ量化仅支持W8A16 perchannel的量化形式,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。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ

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  • 使用AWQ量化

    使用AWQ量化 AWQ(W4A16/W8A16)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3。 本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化量化方法:W4A16 per-group/per-channel,W8A16

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  • 使用GPTQ量化

    使用GPTQ量化 当前版本使用GPTQ量化仅支持W8A16 perchannel的量化形式,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。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ

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  • 使用AWQ量化

    使用AWQ量化 AWQ(W4A16/W8A16)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3。 本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化量化方法:W4A16 per-group/per-channel,W8A16

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  • 迁移学习

    迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想,而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候,可以使用特征迁移功能,将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前,请先完成如下操作: 将源数据集和目标数据集导入系统,详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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  • 学习项目

    可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置: 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置,不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算,时长最大计为:每页浏览时长*文档页数;文档学习按浏览页数计算,不计入学习时长。 更多设置:添加协同人

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  • 学习目标

    学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题: 开发指南

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