BladeLLM模型量化
针对LLM模型量化，BladeLLM提供了高效易用的量化功能，包括仅权重量化（weight_only_quant）和权重激活联合量化（act_and_weight_quant），集成了若干主流有效的量化算法，如GPTQ、 AWQ、 SmoothQuant等，同时支持INT8、INT4、FP8等多种数据类型的量化。本文为您介绍如何进行模型量化操作。
模型量化参数配置说明
BladeLLM通过命令行语句 blade_llm_quantize 来执行模型量化操作，生成的量化模型可直接使用BladeLLM进行推理和部署。本文将为您介绍blade_llm_quantize支持的各项配置参数及其说明。
使用GA实现PAI-DSW跨域加速拉取海外模型或容器镜像
当您使用海外容器镜像（如：docker.io镜像）创建交互式建模 PAI-DSW实例，或者在PAI-DSW实例中拉取海外模型时（如：huggingface.co模型），可能由于网络跨域的原因无法正常访问，为解决此问题，您可以创建全球加速GA（Global Accelerator）实例，使用其提供的覆盖全球的网络加速服务，使PAI-DSW具备跨域获取模型和镜像的网络访问能力。
DSW跨域拉取海外模型或容器镜像
当您使用海外容器镜像（如：docker.io镜像）创建DSW实例，或者在DSW实例中拉取海外模型时（如：huggingface.co模型），可能由于网络跨域的原因无法正常访问，为解决此问题，您可以创建全球加速GA（Global Accelerator）实例，使用其提供的覆盖全球的网络加速服务，使DSW具备跨域获取模型和镜像的网络访问能力。
我使用机器学习PAI easyRec中的dssm模型做召回，要使用其中的负采样版本怎么办？
我使用机器学习PAI easyRec中的dssm模型做召回，要使用其中的负采样版本，negative_sampler_v2加权随机负采样。 按照文档和github上的配置文件。结果跑不通，一直报错？部分的配置文件如下 data_config如下negative_sampler_v2 配置feature_config数据如下：
机器学习PAI easyrec 中的dssm模型保存的时候，可以分塔保存的吗？
机器学习PAI easyrec 中的dssm模型保存的时候，可以分塔保存的吗？直接export的时候，我发现只保存了一个完整的模型，那在线上预估的时候，分别生成 user embedding 和item embedding 不是有问题啊？
人工智能平台PAI产品使用合集之机器学习PAI EasyRec训练时，怎么去除没有意义的辅助任务的模型，用于部署
问题一：机器学习PAI EasyRec训练时，如何导出直接去除这些没有意义的辅助任务的模型，用于部署？ 机器学习PAI EasyRec训练时，多个辅助任务提高训练效果。如何导出直接去除这些没有意义的辅助任务的模型，用于部署？有简便方式吗？ 参考答案： 可以使用PLE（Progressive Layered Extraction）来导出直接去除没有意义的...
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机器学习PAI把easyrec代码按文档打包上传后，用pai命令的方式训练模型，如果不加edit_config_json是可以的，加了edit_config_json就会报错AttributeError: 'google.protobuf.pyext._message.RepeatedCompositeCo' object has no attribute 'adam_optimizer'，是什....
用机器学习PAI的easyrec训练产出的pb模型，在做离线预测时，可以帮忙看下是什么问题吗？
用机器学习PAI的easyrec训练产出的pb模型，在做离线预测时，发现在ODPS用PAI做预测，和本地脚本做预测产出的分数、表征不一致，可以帮忙看下是什么问题吗？ 版本：PAI-TF 1.12 本地TF 1.12输入：1:1 1:1 1:1 1:1 1:1（tagFeature）ODPS PAI结果：0.017237,-1.630764,0.022628,-0.013977,-0.018...
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