SQL语句

大模型量化技术全解析:从INT8到GPTQ/AWQ,降低部署成本实战指南 模型量化是一种通过降低神经网络权重和激活值的数据精度(如从FP16降至INT8/INT4),从而大幅减少模型内存占用和计算开销的核心模型压缩技术。其原理基于线性变换,将高精度浮点数映射到低精度整数表示,在硬件层面能利用专用低精度计算单元实现显著加速。这项技术的核心价值在于解决了大模型(如千亿参数LLM)部署时面临的高昂显存成本和推理延迟问题,使其能在消费级GPU和边缘设备上高效运行。当前,后训练量化(PTQ)因其无需重新训练的特性成为主流,衍生出GPTQ、AWQ、SmoothQuant等多种方法,广泛应用于 阅读详情

发表于2008年08月02日 12:46 阅读(8) 评论(0)

 

1.select
SELECT * FROM chinese ;
SELECT name as 姓名 FROM chinese ;
SELECT * FROM chinese c where age between 18 and 30;

SELECT * FROM test1 t where realist = false and interesting is not null;

SELECT * FROM test1 t where realist = false or interesting is not null;
SELECT * FROM chinese c where name like '%黄%' order by name asc;   //升序
SELECT * FROM chinese c where name like '%黄%' order by name desc;  //%任意字符串
SELECT * FROM chinese c where phone like '55_' order by name desc;  //_任一字符
SELECT count(*) as '记录数' FROM chinese c;     //计下有几条记录
SELECT count(age) as 'ageNO' FROM chinese c;    //计下记录中age不为空的数目
SELECT sum(age) as '全部人总年龄' FROM chinese c;  //求age字段的值总和
SELECT avg(age) as '平均年龄' FROM chinese c;     //总和 / !非空值!记录数
SELECT max(age) as '最大年龄' FROM chinese c;
SELECT min(age) as '最小年龄' FROM chinese c;
2.insert
insert into test2 (name,phone) values ('zhaozhao','13222445566');
3.update
update test3 set phone = '13912345678' where name = 'zhaozhao1'
4.delete
delete from test3 where phone = '13912345678'         //删除记录集 ,系"集"
delete from test3      //删除表中所有记录

5.drop
drop table test3      //删除表
6.create

create table test3 ( UserId char(5),name char(20),phone char(20),Userright boolean,primary key(UserId) )

      //primary key    定义主键

FP16、BF16、INT8、INT4精度模型加载所需显存以及硬件适配的分析 本文主要介绍了FP16、INT8、INT4精度模型加载占用显存大小的分析,希望对学习大语言模型的同学们有所帮助。 文章目录 1. 前言 2. 模型加载显存占用大小 3. 不同精度是否与硬件适配 阅读详情

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