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    深度学习神经网络量化6 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 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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  • 轻量化模型卡片

    查看指定实体属性 在轻量化模型中选择某一实体,单击鼠标右键,选择“设置颜色”,可在右侧设置颜色对话框中将所选实体设置指定颜色,如图6所示。 图6 设置颜色 将鼠标悬置于在轻量化模型中,按住鼠标左键并拖动鼠标,可以将轻量化模型进行旋转,切换查看视图。 将鼠标悬置于在轻量化模型中,按住鼠标右键并拖动鼠标,可以移动轻量化模型。

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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。 参考部署推理服务,使用量化后权重部署AWQ量化服务。

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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DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.908)

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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。 参考部署推理

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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 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)

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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(6.3.911)

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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 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)

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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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  • 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 启动推理服务,启动推理服务时添加如下命令。

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  • ModelArts与DLS服务的区别?

    ModelArts与DLS服务的区别? 深度学习服务(DLS)是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务,内置大量优化的网络模型,以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术,通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是,DLS服务仅提供深度学习技术,而ModelArts集成了深度学习和机器

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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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  • 自动学习简介

    自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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  • 使用AutoGenome镜像

    单击“存储路径”右侧文件夹图标,设置用于存储Notebook数据的OBS路径。如果想直接使用已有的文件或数据,可将数据提前上传至对应的OBS路径下。 包含本项目桶最多挂载6个,不包含本项目桶最多挂载5个。 用户在Notebook列表的所有文件读写操作是基于所选择的OBS路径下的内容操作。 参数填写无误后,单击“立即创建”,创建Notebook。

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  • Standard自动学习

    Standard自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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  • 横向联邦学习场景

    横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast,进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集:基于医学图像中提取的若干特征,判断癌症是良性还是恶性,数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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  • 学习各地管局政策

    学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新,本文档内容供您参考,具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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  • 附录

    便地管理主机安全风险,实时发现黑客入侵行为,以及满足等保合规要求。 Web应用防火墙 WAF:对网站业务流量进行多维度检测和防护,结合深度机器学习智能识别恶意请求特征和防御未知威胁,全面避免网站被黑客恶意攻击和入侵。 SSL证书 SCM:是华为联合全球知名数字证书服务机构,为您提

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  • 产品优势

    能引擎的算法能力:IAM异常检测、DGA检测、DNS挖矿木马检测、DNS可疑 域名 检测。针对不同检测目标,利用有监督、无监督深度神经网络、马尔科夫等算法训练7种AI模型,结合特征规则、分布统计以及外部输入的威胁情报,综合构建检测系统,有效提升威胁分析效率和准确性。 智能化威胁响应

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  • 查询联邦学习作业列表

    "description" : null, "round" : null, "epoch" : null, "job_id" : "6a08387b3178443a997202a13d0e3335", "job_name" : "test12", "job_type"

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