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设置弹性伸缩-HPA策略 弹性伸缩-HPA（Horizontal Pod Autoscaling）是Kubernetes内置组件，实现Pod水平自动伸缩的功能。在Kubernetes社区HPA功能的基础上，增加了应用级别的冷却时间窗和扩缩容阈值等功能。 前提条件 仅容器部署方式部
国外安全研究团队披露在polkit的pkexec程序中存在一处权限提升漏洞（CVE-2021-4034，亦称PwnKit），攻击者通过在其默认配置中利用此漏洞实现用任何非特权用户获取易受攻击主机的完全root权限，目前漏洞POC/EXP已公开，风险较高。 Polkit（PolicyKit）是一个用于
功能描述 删除用户组。 DROP GROUP是DROP ROLE的别名。 注意事项 DROP GROUP是GaussDB管理工具封装的接口，用来实现GaussDB管理。该接口不建议用户直接使用，以免对GaussDB状态造成影响。 语法格式 DROP GROUP [ IF EXISTS ]
GOTO语句 GOTO语句可以实现从GOTO位置到目标语句的无条件跳转。GOTO语句会改变原本的执行逻辑，因此应该慎重使用，或者也可以使用EXCEPTION处理特殊场景。当执行GOTO语句时，目标Label必须是唯一的。 语法 label declaration ::= goto
GOTO语句 GOTO语句可以实现从GOTO位置到目标语句的无条件跳转。GOTO语句会改变原执行逻辑，因此应该慎重使用，或者也可以使用EXCEPTION处理特殊场景。当执行GOTO语句时，目标Label必须是唯一的。 语法 label declaration ::= goto statement
处理结果集 ODBC处理结果集是从数据库中获取数据并将其提供给应用程序进行处理，作用包括但不限于：检索数据、数据展示、数据处理、数据传输和业务逻辑实现等。 ODBC提供处理结果集的相关API如表1所示。 表1 相关API说明 功能 API 绑定缓冲区到结果集的列中 SQLBindCol 结果集中取行集
灵活性：Logstash提供了数据采集、转换、优化和输出的能力，可以灵活地处理各种数据同步需求。 实时性：Logstash可以实现数据的准实时同步，满足大多数业务场景的需求。 易用性：通过Logstash配置文件即可实现数据同步，操作简单，无需复杂的代码开发。 约束限制 Elasticsearch中的_id字段必须与MySQL中的id字段相同。
使用L4负载均衡-MetalLB Kubernetes不为裸机集群提供网络负载均衡器（LoadBalancer服务）的实现。 裸机集群只能使用NodePort和externalIPs服务来将用户流量引入他们的集群，Metallb旨在通过提供负载均衡器以便裸机集群上的外部服务可以更
GOTO语句 GOTO语句可以实现从GOTO位置到目标语句的无条件跳转。GOTO语句会改变原本的执行逻辑，因此应该慎重使用，或者也可以使用EXCEPTION处理特殊场景。当执行GOTO语句时，目标Label必须是唯一的。 语法 label declaration ::= goto
语法说明。 查询块QueryBlock的命名： 每个查询块，都需要给出一个名称，以实现对hint的精确指定。命名方式有两种，用户指定和系统默认指定。 用户可以通过使用blockname的hint实现对于查询块名称的指定，具体请参见子链接块名的hint章节。 若系统对于查询块没有指
日志诊断场景 ODBC日志分为unixODBC驱动管理器日志和gsqlODBC驱动端日志。前者可以用于追溯应用程序API的执行是否成功，后者是底层实现过程中的一些DFX日志，用来帮助定位问题。 unixODBC日志需要在odbcinst.ini文件中配置： 1 2 3 4 5 6 7 [ODBC]
语法说明。 查询块QueryBlock的命名： 每个查询块，都需要给出一个名称，以实现对Hint的精确指定。命名方式有两种，用户指定和系统默认指定。 用户可以通过使用blockname的Hint实现对于查询块名称的指定，具体可以参考子链接块名的hint章节。 若系统对于查询块没有
GOTO语句 GOTO语句可以实现从GOTO位置到目标语句的无条件跳转。GOTO语句会改变原本的执行逻辑，因此应该慎重使用，或者也可以使用EXCEPTION处理特殊场景。当执行GOTO语句时，目标Label必须是唯一的。 语法 label declaration ::= goto
日志诊断场景 ODBC日志分为unixODBC驱动管理器日志和psqlODBC驱动端日志。前者可以用于追溯应用程序API的执行是否成功，后者是底层实现过程中的一些DFX日志，用来帮助定位问题。 unixODBC日志需要在odbcinst.ini文件中配置： 1 2 3 4 5 6 7 [ODBC]
en时延和增量推理时延。支持SmoothQuant(W8A8)量化的模型列表请参见表3。 本章节介绍如何使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。 SmoothQuant量化工具使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools目录下。
hQuant(W8A8)量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在Notebook使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。 SmoothQuant量化工具使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools目录下。
hQuant(W8A8)量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在Notebook使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。 SmoothQuant量化工具使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools目录下。
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。 本章节介绍如何在Notebook使用tensorRT量化工具实现推理量化。 Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化 在GPU机器上使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化，工具下
v2系列模型的W8A8量化。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源量化工具llm-compressor量化模型权重，然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下： 开始之前，请确保安装了以下库： git clone https://github.com/vllm-project/llm-compressor
en时延和增量推理时延。支持SmoothQuant(W8A8)量化的模型列表请参见表3。 本章节介绍如何使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。 SmoothQuant量化工具使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools目录下。
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