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Qwen1.5 进行交流。继续阅读文档，尝试探索模型检索的更多高级用法！ 1.17 使用 HF Transformers 推理 本部分报告了 Qwen1.5 系列模型的 bf16 版本以及 Int4 量化模型（包括 GPTQ 和 AWQ）的性能。具体来说， 我们报告了在不同上下文长度条件下推理速度（tokens/s）以及内存占用（GB）。关于推理速度，我们分别报 告了采用 Flash Attention AWQ 4 30720 2.35 / 2.10 • （注：我们在多卡条件下对 AWQ 模型的内存占用统计遇到了问题，因此我们未报告相关结果。此外，对于 32768 个 token 的情况下，Qwen1.5-14B 模型的内存占用情况也不符合我们的预期，故在此未进行报告。此 外，由于我们的 HF 代码实现，MoE 模型运行速度远低于预期。我们建议用户使用 vLLM 来运行 MoE 模型。） 52

metrics.log_loss() | 对数损失或交叉熵损失 metrics.confusion_matrix | 混淆矩阵 metrics.classification_report | 含多种评价的分类报告 24 2.Scikit-learn主要用法 评价指标 分类模型评价 metrics.accuracy_score() | 正 确 率 . metrics.precision_score() log_loss() | 对数损失或交叉熵损失. metrics.confusion_matrix | 混淆矩阵. metrics.classification_report | 含多种评价的分类报告. 25 2.Scikit-learn主要用法 交叉验证及超参数调优 from sklearn.model_selection import cross_val_score clf = D

1 关于 Github Issues 和 Pull Requests . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 242 21.2 漏洞报告 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 242 21.3 请求新功能 你可以提出问题并参与开发讨论： • Keras Google group。 • Keras Slack channel。使用 这个链接 向该频道请求邀请函。 你也可以在 Github issues 中张贴漏洞报告和新功能请求（仅限于此）。注意请先阅读规范 文档。 KERAS: 基于 PYTHON 的深度学习库 4 1.7 为什么取名为 Keras? Keras (κέρας) 在希腊语中意为 号角。 1 关于 Github Issues 和 Pull Requests 找到一个漏洞？有一个新的功能建议？想要对代码库做出贡献？请务必先阅读这些。 21.2 漏洞报告 你的代码不起作用，你确定问题在于 Keras？请按照以下步骤报告错误。 1. 你的漏洞可能已经被修复了。确保更新到目前的 Keras master 分支，以及最新 的 Theano/TensorFlow/CNTK master

E-ORG CRF 04 达观数据文本挖掘的实践经验 文 档 智 能 抽 取 功 能 l 财务报表账目信息抽取 l 商业票据关键信息识别 l 应标书信息自动导出 l 基金合同差异核对 l 投资报告项目信息自动提取 l 法律文书风控要素审核 l 新闻稿文字校对 l 政府补贴项目申请表内容核准 l …… l 更多场景可定制开发 文本挖掘的一些常见应用需求 风 险 智 能 审 核 功

下，估计未知事物的概率。比如： • 根据计算机断层扫描（Computed Tomography，CT）肿瘤图像，预测是否为癌症； • 给出一个英语句子，预测正确的法语翻译； • 根据本月的财务报告数据，预测下个月股票的价格； 监督学习的学习过程一般可以分为三大步骤： 1. 从已知大量数据样本中随机选取一个子集，为每个样本获取真实标签。有时，这些样本已有标签（例如， 患者是否在下一年内康 set）。但现实是验证数据和测试数据之间的边界模糊得令人担忧。 除非另有明确说明，否则在这本书的实验中，我们实际上是在使用应该被正确地称为训练数据和验证数据的 数据集，并没有真正的测试数据集。因此，书中每次实验报告的准确度都是验证集准确度，而不是测试集准 确度。 142 4. 多层感知机 K折交叉验证 当训练数据稀缺时，我们甚至可能无法提供足够的数据来构成一个合适的验证集。这个问题的一个流行的解 决 用CPU进行计算。 • 深度学习框架要求计算的所有输入数据都在同一设备上，无论是CPU还是GPU。 • 不经意地移动数据可能会显著降低性能。一个典型的错误如下：计算GPU上每个小批量的损失，并在命 令行中将其报告给用户（或将其记录在NumPy ndarray中）时，将触发全局解释器锁，从而使所有GPU阻 塞。最好是为GPU内部的日志分配内存，并且只移动较大的日志。 练习 1. 尝试一个计算量更大的任务