检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
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 Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.908）
使用GPTQ量化 当前版本使用GPTQ量化仅支持W8A16 perchannel的量化形式，使用W8A16的量化不仅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1。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ
使用GPTQ量化 当前版本使用GPTQ量化仅支持W8A16 perchannel的量化形式，使用W8A16的量化不仅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
使用GPTQ量化 当前版本使用GPTQ量化仅支持W8A16 perchannel的量化形式，使用W8A16的量化不仅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
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Lite Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.911）
pipeline代码适配 onnx pipeline的主要作用是将onnx模型进行一系列编排，并在onnx Runtime上按照编排顺序执行。因此，需要将转换得到的mindir模型按照相同的逻辑进行编排，并在MindSpore Lite上执行。只需要将原始onnx的pipelin
w等库提供了多种机器学习算法和模型，可以用于分类、回归、聚类等任务。你可以训练模型并对其性能进行评估。 3. 深度学习： Python的TensorFlow和PyTorch等库可以用于实现深度学习模型，如神经网络。这些库提供了灵活的框架，支持复杂的深度学习任务。 代码示例：
rts训练作业 https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-55196-1-1.html 专属资源池8卡v100性能测试例子 https://bbs.huaweicloud.com/blogs/208178 预置框架自定义配置深度学习框架版本 https://bbs
云数据使能团队为你准备了大数据训练营，欢迎提前报名咨询~训练营内容：1、清华大学老师介绍大数据教学最新变革方向2、华为云DAYU 专家介绍数据治理方法论、价值和实践案例 3、实际演练：基于华为云DAYU平台演示数据治理过程参加训练营你将获得：1、训练营期间免费使用华为云部分资源2
参数化是自动化测试的一种常用技巧，可以将测试代码中的某些输入使用参数来代替。以百度搜索功能为例，每次测试搜索场景，都需要测试不同的搜索内容，在这个过程里面，除了数据在变化，测试步骤都是重复的，这时就可以使用参数化的方式来解决测试数据变化，测试步骤不变的问题。 参数化就是把测试需要用到
引包 采用绕过证书验证测试HTTPS接口 采用设置信任自签名证书测试HTTPS接口 验证数据库 完整项目结构 前言 下面我们来测试下我们秒懂HTTPS接口（实现篇)写的HTTPS接口（Java版） 技术选型： HTTP工具包：HttpClient 4.5.5 测试框架：TestNG
NS发起反向探测，判断用户网络质量，为用户选择最优接入站点或路径；2.业务健康实时探测，动态调度。深信服应用交付AD全局负载设备具备应用级深度主动健康检查与被动健康检查方式，主动探测网络链路、服务器、数据库健康状态，并结合业务流量可视，让管理员轻松掌握多数据中心的流量和故障情况。
【实战营提问】第2章物体检测+如何提高训练的正确率？尝试1、在重新训练一个新的模型，看看能否提高？训练的时间比较长，可以先做多点别的事情。等待结果提高了一点会出现报错
【问答官3阶段】训练任务的父版有什么用途？
为什么MOdelArts模型训练的预置算法比开源算法更简单易用的呢？
【功能模块】【操作步骤&问题现象】1、2、【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）
ImageNet2012数据集太大了，准备使用自己的数据集进行训练，报错为无效的数据，报错信息：Traceback (most recent call last): File "train.py", line 247, in <module> train_net() File
2.4 Floyd：使用深度学习云平台运行程序2.4.1 深度学习云平台简介 在深度学习的研究中通常会涉及大量的复杂神经网络结构，比如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。生成对抗网络的训练中也会涉及大量深度学习的神经网络运算，我使用的电脑为Macbook Pro，本
初始化模型：将初始预测值设为训练样本的平均值或其他常数。 迭代训练：在每一轮迭代中，根据当前模型的预测值计算残差，然后用残差作为目标值训练一个新的决策树模型。为了减少过拟合，每个样本在训练新的决策树时会引入一定的随机性，可以通过限制决策树的深度、随机选择特征等方式来实现。 更新模型：将新训练的决策树
在DevOps世界中，夜间构建和周末回归是规范。因此，测试量呈指数级增长，使得手动测试无法管理。因此，DevOps的成功在很大程度上依赖于测试自动化。 测试自动化是任何成功的DevOps计划的核心。 然而，测试自动化并不意味着测试神奇地发生。在构建相关的测试用例时涉及到大量的工作和技术复杂性，这些测试用例将为未来的软
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
