AI&大数据

高精度,多场景,快响应,AI&大数据助力企业降本增效

 
 

    深度学习量化交易 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 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.906)

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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)

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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)

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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)

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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。 参考部署推理服务,使用量化后权重部署AWQ量化服务。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.908)

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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。 参考部署推理

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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 使用GPTQ量化 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.910)

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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)

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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 使用GPTQ量化 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.911)

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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)

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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)

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 利用合约发送交易

    利用合约发送交易 合约调用信息构建。 接口方法 ContractRawMessage.class public RawMessage buildInvokeRawMsg(String chainId, String name, String function, String[] args)

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 查询交易执行结果

    类型 说明 chainId String 链名称。 txHash byte[] 交易哈希。 返回值 类型 说明 RawMessage 根据交易ID查询交易执行结果需发送的消息。 消息发送。 接口方法 QueryAction.class public ListenableFuture<RawMessage>

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 利用合约发送交易

    RawMessage 背书请求返回结果集合。 返回值 类型 说明 *TxRawMsg 包含交易hash的交易请求信息,该消息使用transaction接口发送。 error 构建成功返回类型为nil,反之返回error。 交易消息发送。 接口方法 func (action *ContractAction)

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 查询交易执行结果

    chainID string 链名称。 txHash []byte 交易Hash。 返回值 类型 说明 *common.RawMessage 查询交易执行结果需发送的消息。 error 构建成功返回类型为nil,反之返回error。 消息发送。 接口方法 QueryAction.class

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 利用合约发送交易

    利用合约发送交易 合约调用信息构建。 接口方法 ContractRawMessage.class public RawMessage buildInvokeRawMsg(String chainId, String name, String function, String[] args)

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 查询交易执行结果

    类型 说明 chainId String 链ID。 txHash byte[] 交易哈希。 返回值 类型 说明 RawMessage 消息体,用于查询交易执行结果。 消息发送。 接口方法 QueryAction.class public ListenableFuture<RawMessage>

    来自:帮助中心

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了