组织 Organizations

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组织(Organizations)为企业用户提供多账号关系的管理能力。用户可以将多个华为云账号整合到创建的组织中,并可以在组织中设置治理策略

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    深度学习 量化策略 更多内容
  • 推理模型量化

    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(6.3.911)

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  • 推理模型量化

    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(6.3.907)

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  • 推理模型量化

    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)

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  • 自动学习

    自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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  • 确认学习结果

    确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后,输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认,您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式,在创建白名单策略时可设置: “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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  • 轻量化模型卡片

    。 单击“保存”。 使用轻量化模型卡片 已添加“轻量化模型”卡片到角色桌面,并且已上传文件进行轻量化转换。如果您还没有进行轻量化转换,卡片内容为空。 您可以参见轻量化模型转换API,调用相应的API上传待轻量化转换的文件,查询轻量化转换的任务和下载轻量化文件。 在卡片左侧的列表中

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  • 推理模型量化

    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(6.3.911)

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  • 使用SmoothQuant量化

    --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。 参考步骤六

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  • 推理模型量化

    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(6.3.906)

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  • 使用SmoothQuant量化

    --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

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  • 推理模型量化

    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(6.3.909)

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  • 推理模型量化

    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(6.3.910)

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  • 产品优势

    产品优势 基因容器基于Kubernetes智能化基因计算任务调度和Spark等加速服务,为您提供低成本高性能的基因测序解决方案。支持对接深度学习框架,方便您深度解读报告。 秒级并发 基因容器利用容器技术的秒级并发能力,可将WGS从30小时缩短至5小时以内,对比同类竞品,使用相同样本的情况下,资源利用率大幅提升。

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  • 图像搜索SDK简介

    图像搜索 SDK简介 图像搜索概述 图像搜索( Image Search )基于深度学习与图像识别技术,结合不同应用业务和行业场景,利用特征向量化与搜索能力,帮助您从指定图库中搜索相同或相似的图片。 图像搜索服务以开放API(Application Programming Interf

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  • 向量化执行引擎

    量化执行引擎 GS_232010001 错误码: [SonicHashJoin]: The memory of the current statement is not controlled. 解决方案:请设置hashjoin_spill_strategy为0-2。 level:

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  • 查询轻量化任务状态

    查询轻量化任务状态 功能介绍 查询轻量化任务状态 图纸上传完成后,即可调用该接口获取图纸轻量化转换状态,该接口可能需要调用多次,直到返回的数据轻量化状态为SUCCESS或FAILED,即代表轻量化转换结束。 如果轻量化状态为SUCCESS,则代表图纸轻量化转换成功,此时可通过li

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  • 下载轻量化文件

    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

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  • 内容数据量化

    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

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  • 使用SmoothQuant量化

    --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

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  • 推理模型量化

    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)

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  • 推理模型量化

    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)

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