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GS_GLOBAL_CHAIN GS_GLOBAL_CHAIN系统表记录用户对防篡改用户表的修改操作信息，每条记录对应一次表级修改操作。具有审计管理员权限的用户可以查询此系统表，所有用户均不允许修改此系统表。 表1 GS_GLOBAL_CHAIN字段 名称 类型 描述 blocknum
管理项目成员与角色权限 管理成员与角色 管理角色权限 角色与操作权限说明 父主题： 使用CodeArts API服务
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Lite Server资源管理 查看Lite Server服务器详情 启动或停止Lite Server服务器 同步Lite Server服务器状态 切换Lite Server服务器操作系统 监控Lite Server资源 NPU日志收集上传 释放Lite Server资源
已在域名DNS服务商处完成CNAME解析配置。 操作步骤 登录视频直播控制台。 在左侧导航栏中，选择“域名管理”，进入域名管理页面。 在需要配置鉴权信息的播放域名行，单击“管理”。 域名的“子服务类型”需要为“云直播”。 在左侧导航栏中，选择“基础配置 > 鉴权配置”。 选择“IP
Flexus L实例、管理页面、运维面板之间的关系是什么？ Flexus L实例提供了丰富严选的应用镜像。应用镜像包含底层的Linux操作系统（ 操作系统为Ubuntu 22.04），还包含应用软件及相关初始化数据和应用所需的运行环境。 应用镜像有管理页面和运维面板： 管理页面：由于Li
多账号统一管理 多账号的统一管理包含统一安全管理、统一合规审计、统一运维管理和统一财务管理。通过以上各个方面的统一管理，企业可以显著提高管理效率和一致性，同时降低管理成本。账号数量越多，通过统一管理获得的收益越大。 统一安全管理 以安全运营账号为中心，在这里集中部署安全云脑（Se
配置管理-容器引擎配置 单容器可用数据空间 单容器可用数据空间 参数名 取值范围 默认值 是否允许修改 作用范围 devmapper-base-size 大于等于0 0 支持初始化时配置，不支持后续修改 CCE Standard/CCE Turbo 当前仅devicemapper场景支持限制，overlayfs不支持
GS_SESSION_MEMORY_STATISTICS GS_SESSION_MEMORY_STATISTICS视图显示和当前用户执行复杂作业正在运行时的负载管理内存使用的信息。 表1 GS_SESSION_MEMORY_STATISTICS字段 名称 类型 描述 datid oid 连接后端的数据库OID。
批量配置访问日志 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域和项目。 单击页面左上角的，选择“数据库 > 云数据库 RDS”，进入RDS信息页面。 在左侧导航栏选择“日志配置管理”，选择TaurusDB引擎。 图1 日志配置管理 选择一个或多个实例，单击“配置访问日志”。
--tensor-parallel-size：并行卡数。 --gpu-memory-utilization：0~1之间的float，实际使用的显存是系统读取的最大显存*gpu-memory-utilization。 --max-model-len：最大数据输入+输出长度，不能超过模型配置文件config
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 (huggingface.co)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：
查看资产重要等级 登录管理控制台。 在页面左上角选择“区域”，单击，选择“安全与合规 > 企业主机安全”，进入主机安全平台界面。 在左侧导航栏，选择“资产管理 > 主机管理”，进入“主机管理”界面，选择“云服务器”页签，进入云服务器页面。 如果您的服务器已通过企业项目的模式进行管理，您可选择
info源代码来做创建配置集合的示例。 为了可以更快的、更稳定的持续地交付软件、减少后续维护工作，所以将podinfo的源代码放入GitHub仓库，并通过创建配置集合的方式部署到集群中，通过GitOps能力实现软件自动化部署，具体请参考操作步骤。 创建podinfo源代码仓时，请
本教程中用到的训练、推理代码如下表所示，请提前准备好。 获取模型软件包和权重文件 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示，模型列表、对应的开源权重获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6.3.909-xxx
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 (huggingface.co)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：
本教程中用到的训练、推理代码如下表所示，请提前准备好。 获取模型软件包和权重文件 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示，模型列表、对应的开源权重获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6.3.911-xxx
本教程中用到的训练、推理代码如下表所示，请提前准备好。 获取模型软件包和权重文件 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示，模型列表、对应的开源权重获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6.3.912-xxx
单击“创建镜像缓存”。 在弹出的对话框中选择需要创建镜像的类别。 公有镜像需选择操作系统及其对应的版本。 选择“卷类型”，单击“确定”。 删除缓存的镜像 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的“”，选择区域。 单击“”，选择“CDN与智能边缘> CloudPond 云服务”，或在搜索框中输入“CloudPond”。
准备工作 准备环境 准备代码 准备镜像 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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