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個有損的過程。在量化過程中，小范圍的浮點數(shù)被壓縮到固定數(shù)量的信息桶中。這會導致信息丟失。對于INT8量化示意圖如下 量化最核心的挑戰(zhàn)，是如何在減少模型數(shù)據(jù)位寬的同時，模型的準確度不要掉下來，也就是在壓縮率與準確率損失間作trade-off。這衍生出很多有趣的子問題，比如量化對象
properties單獨安裝kafka的啟停方式/usr/local/zookeeper/bin/zkServer.sh stop|stop2、 kafka 設置外網訪問（如有需要提供外網訪問）前提條件需要一個解析到內網ip地址的域名，內網環(huán)境也可以設置/etc/hosts參數(shù)設置host.name=kafka.test
你好，麻煩幫忙看下。訪問公網地址是否需要配置白名單，如果需要請聯(lián)系我。線上ROMA地址：https://studioroma.e.huawei.com/roma/#/?
請問一下各位專家，在鯤鵬處理器構建的環(huán)境上（云主機，物理機）部署的web應用啟用Https域名就能利用到鯤鵬這一特性嗎？還需要在代碼中調用相應的加速庫嗎？
PyTorch Dataloader 加速 參考源碼： https://github.com/NVIDIA/apex/blob/f5cd5ae937f168c763985f627bbf850648ea5f3f/examples/imagenet/main_amp
目前我們采用的模型是paddle，采用的是gpu加速方案。由于信創(chuàng)的需求，需要采用ascend的加速方案，在華為云上采購了加速ecs，信息顯示為： 華為ecs硬件顯示： 打算采用mindspore+ascend加速方案，路徑為： 1、將paddlepaddle模型轉化為onnx，已實現(xiàn)
【功能模塊】【操作步驟&問題現(xiàn)象】1、2、【截圖信息】【日志信息】（可選，上傳日志內容或者附件）
如何加速擴散模型的采樣過程？
time 使用 CuPy 能夠在 GPU 上實現(xiàn) Numpy 和矩陣運算的多倍加速。值得注意的是，用戶所能實現(xiàn)的加速高度依賴于自身正在處理的數(shù)組大小。下表顯示了不同數(shù)組大?。〝?shù)據(jù)點）的加速差異： 數(shù)據(jù)點一旦達到 1000 萬，速度將會猛然提升；超過 1 億，速度提升極為明顯。Numpy
【操作步驟&問題現(xiàn)象】點擊【幫助文檔】，進入幫助文檔頁【截圖信息】【日志信息】（可選，上傳日志內容或者附件）
緩存而使得 nvidia-smi 能看得見 pytorch 自動釋放的內存而已. 99% 的用戶不需要使用這個命令. 并有用戶反應每次用反而會減慢 1~2s.[1]注意: 當每張 GPU 里面的 batch_size 太小(<8)時用
游戲下載、圖片加載都存在響應較慢的問題，特別是離文件存放區(qū)域較遠的用戶?；谝陨显V求，該網站決定采用CDN加速訪問OBS方案，以最低成本實現(xiàn)游戲下載加速，提升用戶訪問體驗。 數(shù)據(jù)準備
添加共享訪問規(guī)則 功能介紹 共享規(guī)則添加。 該接口為異步接口，返回為200只是表示接口下發(fā)接收成功，后續(xù)可以通過查詢共享訪問規(guī)則接口，判斷添加共享訪問規(guī)則是否完成以及是否成功。
共享訪問規(guī)則的級別。 state String 共享訪問規(guī)則的狀態(tài)。API版本在2.28之前，共享訪問規(guī)則的狀態(tài)為new, active
創(chuàng)建集群時默認不綁定彈性IP，即不啟用公網訪問集群。集群創(chuàng)建成功后，如果用戶想通過公網訪問集群，可以先為集群綁定彈性IP再創(chuàng)建公網域名。 默認情況下，只有華為云帳號或擁有Security Administrator權限的用戶才具備查詢委托和創(chuàng)建委托的權限。帳號中的IAM用戶，默認
刪除共享訪問規(guī)則 功能介紹 共享規(guī)則刪除。 該接口為異步接口，返回為202只是表示接口下發(fā)接收成功，后續(xù)可以通過查詢共享訪問規(guī)則接口，判斷刪除共享訪問規(guī)則是否完成以及是否成功
Numba：加速python代碼 當代碼中有很多math計算，使用numpy或者有很多l(xiāng)oops時，numba可以加速代碼 最基礎的是numba jit修飾器@jit from numba import jit import numpy as np x = np.arange(100)
“上傳的AK/SK不可用”，如何解決？訪問密鑰（AK）：輸入密鑰文件中的Access Key Id字段內容。私有訪問密鑰（SK）：輸入密鑰文件中Secret Access Key字段內容。單擊“確認”，完成訪問密鑰的添加，如圖3所示。圖3 已添加訪問密鑰
對動態(tài)擴容能力要求較高。競享實例個給AI學習加速度 AI學習引擎采用競享實例提供CPU資源。利用競享實例的快速擴容與成本優(yōu)勢，引擎可以短時間生成超大規(guī)模AI（Actor）同時執(zhí)行更多的策略，縮短模擬時間。 而憑借競享實例的強勁性能（全系C類型）該引擎訓練一天相當于人類玩家打10萬年。
如果宿主機和atlas 200dk在其他地方，如何配置ip，可以在異地訪問mind studio進行模型的訓練與驗證
