4 索引和切片 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 2.1.5 节省内存 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 2.1.6 转换为其他Python对象 计算机 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 517 12.4.2 内存 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 517 12.4.3 存储器 org/wiki/Alan_Turing 22 https://en.wikipedia.org/wiki/Donald_O._Hebb 1.5. 深度学习的发展 33 表1.5.1: 数据集vs计算机内存和计算能力 年代 数据规模 内存 每秒浮点运算 1970 100 （鸢尾花卉） 1 KB 100 KF (Intel 8080) 1980 1 K （波士顿房价） 100 KB 1 MF (Intel 80186)

3.3.8 如何获取中间层的输出？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 3.3.9 如何用 Keras 处理超过内存的数据集？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 3.3.10 在验证集的误差不再下降时，如何中断训练？ . . . . . . . . . . . “sample”, “batch”, “epoch” 分别是什么？ • 如何保存 Keras 模型？ • 为什么训练误差比测试误差高很多？ • 如何获取中间层的输出？ • 如何用 Keras 处理超过内存的数据集？ • 在验证集的误差不再下降时，如何中断训练？ • 验证集划分是如何计算的？ • 在训练过程中数据是否会混洗？ • 如何在每个 epoch 后记录训练集和验证集的误差和准确率？ • get_3rd_layer_output([x, 0])[0] # 测试模式 = 1 时的输出 layer_output = get_3rd_layer_output([x, 1])[0] 3.3.9 如何用 Keras 处理超过内存的数据集？ 你可以使用 model.train_on_batch(x，y) 和 model.test_on_batch(x，y) 进行批量训练 与测试。请参阅 模型文档。 或 者， 你 可 以

0]，图片 2 的 One- hot 编码为[0,0,1, … ,0]，图片 9 的 One-hot 编码为[0,0,0, … ,1]。One-hot 编码是非常稀疏 (Sparse)的，相对于数字编码来说，占用较多的存储空间，因此一般在存储时还是采用数字 编码方式，仅在计算时，根据需要把数字编码转换成 One-hot 编码，通过 one_hot 函数即可 实现。 In [1]: def one_hot(label 4.2 数值精度 对于数值类型的张量，可以保存为不同字节长度的精度，如浮点数 3.14 既可以保存为 16 位(Bit)长度，也可以保存为 32 位甚至 64 位的精度。位越长，精度越高，同时占用的内 预览版202112 第 4 章 PyTorch 基础 4 存空间也就越大。常用的精度类型有 torch.int16、torch.int32、torch.int64、torch 0.9067]]) 注意到这里 shape 为[4,2]的?和 shape 为[2]的?张量可以直接相加，读者可以思考下为什么 呢？原因将在 Broadcasting 一节为大家揭秘。 通过高层接口类 Linear()方式创建的网络层，张量?和?存储在类的内部，由类自动创 建并管理。可以通过全连接层的 bias 成员变量查看偏置变量?，例如创建输入节点数为 4， 输出节点数为 3 的线性层网络，那么它的偏置向量

降维：PCA降维，减少内存消耗并一定程度上避免过拟合 模型 • DNN模型 - DNN深度神经网络学习；通过引入非线性映射，并包含多层感知器，海量的出餐时间训练数据，DNN 更好地学习自身有用的特征 - DNN对特征工程要求较低，自身可以学习有用的特征，PCA降维影响较小，但时间复杂度较高 • XGBoost模型 - 采用近似求解算法，找出可能的分裂点，避免选用贪心算法的过高时间复杂度 -

一个纯 C/C++ 实现，不依赖任何外部库，并且针对 x86 架构提供了 AVX、AVX2 和 AVX512 加速支持。此 外，它还提供了 2、3、4、5、6 以及 8 位量化功能，以加快推理速度并减少内存占用。对于大于总 VRAM 容量的大规模模型，该库还支持 CPU+GPU 混合推理模式进行部分加速。本质上，llama.cpp 的用途在于运行 GGUF（由 GPT 生成的统一格式）模型。欲了解更多详情，请参阅官方 即激活感知权重量化，是一种针对 LLM 的低比 特权重量化的硬件友好方法。而 AutoAWQ 是一个易于使用的工具包，专门用于 4 比特量化模型。相较于 FP16，AutoAWQ 能够将模型的运行速度提升 3 倍，并将内存需求降低至原来的 1/3。AutoAWQ 实现了激活 感知权重量化（AWQ）算法，可用于 LLM 的量化处理。在本文档中，我们将向您展示如何在 Transformers 框 架下使用量化模型，以及如何对您自己的模型进行量化。 、q6_k 和 q8_0 。欲了解更多信息，请访问 llama.cpp 。 1.10 vLLM 我们建议您在部署 Qwen 时尝试使用 vLLM 。它易于使用，且具有最先进的服务吞吐量、高效的注意力键值 内存管理（通过 PagedAttention 实现）、连续批处理输入请求、优化的 CUDA 内核等功能。要了解更多关于 vLLM 的信息，请参阅 论文 和 文档 。 1.10.1 安装 默认情况下，你可以通过

多⼈多服务器使用混乱，计算资源如何划分？� • 没有GPUs集群资源管理和调度（内存、CPU、GPU、 端⼝），集群资源负载不均� • 训练数据⼿动分发，训练模型⼿动保存� • 进程遗留问题，需要⼿动杀死� • 缺乏作业统⼀管理，不便对作业运⾏状态跟踪� • 日志查看不⽅便� � 总结：� TensorFlow使用现状及痛点 • 集群资源的管理（目前支持CPU、内存，需要扩展GPU 资源管理）� • 作业的统⼀管理、状态跟踪� --worker-memory 8192M \ #每个worker需要的内存� --worker-cores 1 \ #每个worker需要的CPU核数� --worker-gpus 2 \ #每个worker需要的GPU卡数� --ps-num 2 \ #ps数量� --ps-memory 1024M \ #每个ps需要的内存� --ps-cores 1 \ #每个ps需要的CPU核数� 每个NodeManager配置可用CPU核心 数量 每个NodeManager配置可用GPU卡数 量 ResourceManager统计计数并按数量 分配 ResourceManager统计计数并按数量 分配 作业必须占用CPU资源 作业可以不需要GPU资源 系统自动分配物理CPU核心 需要知道具体GPU卡号，代码分配 计算任务到指定GPU设备 设备亲和性影响较小 设备亲和性影响较大 TensorFlow

曝光，互动，点击，真实阅读等多种数据流接入并多流拼接 • 如何解决日志延时问题 • 延迟等待机制，先到先走 • 定时轮寻，最长N分钟等待 • Kafka 堆积监控，实时报警 • 如何解决内存问题 • 调整内存参数 • 关闭多余的监控点 • 如何异常处理 • 自动化监控与修复系统 • Checkpoint 节点异常修复 3 在线机器学习-实时样本生成 • 在线机器学习模型训练：Flink/Blink+WeiPS ，锁粒度优化，性能提升5-10倍 • 缓存优化：使用堆外内存与LRU过期机制，解决GC引起的性能损耗，性能提升3-5倍 • 分区优化：支持多种分区策略（RANGE/HASH/MOD），解决数据倾斜导致的流量热点瓶颈问题，性能提升2-5倍 • 存储优化：自定义存储方式(ByRow&ByKey)，基于row进行矩阵压缩存储，参数内存占用减少90% 3 在线机器学习-参数服务器 模型验证 离线训练

由微软提出，主要用于解决 GDBT 在海量数据中遇到的问 题，以便其可以更好更快地用于工业实践中，其相对 XGBoost 具有训 练速度快、内存占用低的特点。 LightGBM与XGBoost相比，主要有以下几个优势： 1）更快的训练速度 2）更低的内存消耗 3）更好的准确率 4）分布式支持，可快速处理海量数据 37 4.LightGBM LightGBM 的主要改进 Light

Recurrent- skip laye Fully Connected Layer Autoregresssive LSTNet 模型的训练 优化算法：Adam 同时具有动量更新和自适应调整学习速率，占用内存少。 损失函数：Logcosh Logcosh是预测误差的双曲余弦的对数。不会受到偶尔出 现的极端不正确预测的强烈影响，同时收敛速度快。 评价指标：RMSE和R^2 RMSE：预测值与真实值的误差平方根的均值

Ø 网络复杂度 深度学习应用实践 —— wide & deep • Negative sampling：依据微博的 平均阅读时间进行划分，将用户曝 光但未阅读的微博作为负样本 • 网络复杂度过高易导致过拟合 • 网络深度达到一定数值AUC反而 小幅降低 深度学习应用实践 —— DeepFM User features Relation features Contextual