AI agent, etc. 最新版本 Qwen1.5 有以下特点： • 6 种模型规模，包括 0.5B、1.8B、4B、7B、14B 和 72B； • 针对每种尺寸提供基础模型和 Chat 模型，并确保聊天模型按照人类偏好进行校准； • 对基础模型和 Chat 模型的多语言支持 • 基础模型和聊天模型都支持多种语言； • 支持工具调用、RAG（检索增强文本生成）、角色扮演、AI Agent 快速开始 CHAPTER1 文档 1.1 安装 要快速上手 Qwen1.5，您可以从 Hugging Face 安装 transformers 库，并使用 Qwen1.5 Collection 中的模型。 我们建议您安装最新版本的 transformers 库，或者至少安装 4.37.0 版本。 1.1.1 Pip 安装 pip install transformers -U 1.1.2 Conda 5，我们建议您首先尝试使用 transformers 进行推理。请确保已安装了 transformers>=4. 37.0 版本。以下是一个非常简单的代码片段示例，展示如何运行 Qwen1.5-Chat 模型，其中包含 Qwen1. 5-7B-Chat 的实例： from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer device = "cuda"

2023年05月 深度学习-序列模型 黄海广 副教授 2 03 长短期记忆(LSTM) 04 双向循环神经网络 本章目录 01 序列模型概述 02 循环神经网络(RNN) 05 深层循环神经网络 3 03 长短期记忆(LSTM) 04 双向循环神经网络 1.序列模型概述 01 序列模型概述 02 循环神经网络(RNN) 循环神经网络(RNN) 05 深层循环神经网络 4 1.序列模型概述 循环神经网络（RNN）之类的模型在语音识别、自然语言处理和 其他领域中引起变革。 5 数学符号 在这里?<1>表示Harry这个单词，它就是一个第 4075行是1，其余值都是0的向量（上图编号1所示 ），因为那是Harry在这个词典里的位置。 ?<2>是第6830行是1，其余位置都是0的向量（上 图编号2所示）。 同一层节点之间无关联，从而导致获取时序规则方面功 能不足  循环神经网络可以解决时序问题  基于语言模型（LM），故可以捕捉时序规则信息  它是如何实现的？ 7 03 长短期记忆(LSTM) 04 双向循环神经网络 2.循环神经网络(RNN) 01 序列模型概述 02 循环神经网络(RNN) 05 深层循环神经网络 8 2.循环神经网络(RNN)

云端图像技术的深度学习模型与应用 李东亮 360 人工智能研究院 lidongliang@360.cn 2017.10.20 SACC2017 360电脑安全产品 月活跃数达到4.42亿 360手机安全产品 移动端用户总数已达约1.49亿 360浏览器 月活跃用户数量为3.03亿 360导航 日均独立访问用户为8900万人 日均点击量约为4.51亿次 360搜索 稳定拥有35%以上的市场份额 移动端 业 务 视觉感知模型 SACC2017 视觉感知核心问题 Object Segmentation Object Classification Person, Horse, Barrier, Table, etc Object Detection 检测 识别 分割 跟踪 核 心 SACC2017 图像技术的三个核心难点>>小、快、准 小模型 线上速度快 预测准 Frequent remote upgrade CPU-constrained, real-time Cloud processing SACC2017 视觉感知模型 分割 Forward Block Forward Block deconvolution deconvolution convolution convolution 检测 Forward Block Forward

TensorFlow 2 项目实战进阶 扫码试看/订阅 《TensorFlow 2 项目进阶实战》视频课程 快速上手篇：动⼿训练模型和部署服务 • TensorFlow 2 开发环境搭建 • 使用 tf.keras.datasets 加载数据 • 使用 tf.data.Dataset 加载数据 • 使用 tf.keras.Model 管理模型 • Fashion MNIST 数据集介绍 from_generator 加载 Generator 使用 tf.data.TextLineDataset 加载文本 “Hello TensorFlow” Try it！ 使用 tf.keras.Model 管理模型 历史上的 tf.keras.Model • Class tf.compat.v1.keras.Model • Class tf.compat.v1.keras.models.Model • Model • Class tf.keras.models.Model 使用 tf.keras.Model 构建模型 使用 tf.keras.Model 构建模型 使用 tf.keras.Model 训练模型 保存和加载 h5 模型 保存和加载 SavedModel 模型 Fashion MNIST 数据集介绍 Original MNIST dataset The MNIST database

从推荐模型的基础特点看
 袁镱 腾讯 个⼈简介 � ⽆量系统 � 项⽬于17年启动，先后经过了6个主要版本的 迭代 � 覆盖腾讯PCG全部业务的推荐场景，⽀持腾讯 IEG，CSIG，QQ⾳乐，阅⽂等业务的部分推 荐场景 � 袁镱 博⼠，专家⼯程师 � 研究⽅向：机器学习系统，云计算，⼤数据系统 � 负责腾讯平台与内容事业群（PCG）技术中台核 ⼼引擎：⽆量系统。⽀持⼤规模稀疏模型训练， �推荐场景深度学习系统的基本问题与特点 �推荐类模型的深度学习系统设计 � 系统维度 � 算法维度 �总结 基于深度学习模型的推荐流程，场景与⽬标 Serving系统 HDFS 数据 通道 训练系统 召回 业务服务 排序 混排 模型 管理 上线 管理 ⽆量 RGW/Cos/ kafka 样本 存储 实时样本 ⽣成服务 离线样本 ⽣成任务 数据 通道 特征 处理 模型 登记 模型 上线 预测 QQ⼩世界等） � 腾讯系内容推荐：阅⽂集团，QQ⾳乐 � Facebook推荐场景推理成本占AI推理成本的 >72% [ISCA2020 RecNMP] � 千亿级推荐模型应⽤ O1. 千亿级特征（TB级）的模型的在线/离 线训练，在线推理服务和持续上线 O2. 针对推荐特点的深度优化，达到业界先 进⽔平 推荐系统的核⼼特点 � Feature 1（基本特点） 1.1 User与推荐系统交互，7*24⼩时

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96 3.2.3 初始化模型参数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98 3.2.4 定义模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101 3.3.3 定义模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102 3.3.4 初始化模型参数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 信息论基础 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109 3.4.8 模型预测和评估 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110 3.5 图像分类数据集 .

人脸核身  智能风控  自动驾驶  语音助手 • • • 优势: 效果 显著超越 传统模型(线性层模型 / 树模型 / SVM模型 / … ) 深度学习应用场景 沙漠 湖泊 旅行 深度学习应用主要的挑战： 2.模型效果优 化困难 3.工程优化复 杂 4.数据获取困 难 挑战 深度模型是非线性的: • 参数很多 • 参数敏感 • 不同场景的数据上差异大 1.方案复杂 怎么搞出来一个效果还 不错的模型? ✗ 标注速度慢 ✗ 标注成本高 ✗ 样本分布不均匀 ✗ 隐私保护 • 多个环节 • 多种模型 ✗ 海量参数 ✗ 海量数据 深度学习应用主要的挑战： 3.工程优化复 杂 4.数据获取困 难 挑战 深度模型是非线性的: • 参数很多 • 参数敏感 • 不同场景的数据上差异大 手里面只有5张图片， 怎么搞出来一个效果还 不错的模型? ✗ 标注速度慢 隐私保护 • 多个环节 • 多种模型 ✗ 海量参数 ✗ 海量数据 从FM到DeepFM rt 增 加了10倍怎么优化？ 2.模型效果优 化困难 1.方案复杂 Data Model Compute Platform 要求:  准确: 低噪声  全面: 同分布 模型选型:  容量大  计算量小 训练推理:  高qps, 低rt  支持超大模型  性价比 流程长、环节多:

5 2.2 Keras 被工业界和学术界广泛采用 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 2.3 Keras 可以轻松将模型转化为产品 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 2.4 Keras 支持多个后端引擎，并且不会将你锁定到一个生态系统中 . . . . . . . 7 3 快速开始 8 3.1 Sequential 顺序模型指引 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 3.1.1 开始使用 Keras 顺序 (Sequential) 模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 3 6 基于栈式 LSTM 的序列分类 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 3.1.5.7 带有状态 (stateful) 的相同的栈式 LSTM 模型 . . . . . . . . . . . . 15 3.2 函数式 API 指引 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

TensorFlow 2 项目实战进阶 扫码试看/订阅 《TensorFlow 2 项目进阶实战》视频课程 基础理论篇：TensorFlow 2 设计思想 • TensorFlow 2 设计原则 • TensorFlow 2 核心模块 • TensorFlow 2 vs TensorFlow 1.x • TensorFlow 2 落地应用 目录 TensorFlow 2 设计原则 构建生态 2.0 TensorFlow 生产级AI方案 TensorFlow 2 核心模块 TensorFlow 2 核心模块概览 tf.keras：分布式和高性能的 Keras • 构建和训练模型的高层次 API • API 完全兼容原生 Keras • 支持保存和加载 TensorFlow SavedModel • 支持 Eager Execution • 支持分布式训练 tf.data：功能强大的数据管理模块 supported Limited Support Limited Support Limited Support Limited Support SavedModel：生产级 TensorFlow 模型格式 TensorFlow 2 vs TensorFlow 1.x Keras vs TensorFlow 1.x TensorFlow 1.x 工作流 Full of abstract notions

方案设计篇：如何设计可落地的AI解决方案 扫码试看/订阅 《 TensorFlow 2项目进阶实战》视频课程 • 行业背景：AI新零售是什么? • 用户需求：线下门店业绩如何提升？ • 长期⽬目标：货架数字化与业务智能化 • 短期目标：自动化陈列审核和促销管理 • 方案设计：基于深度学习的检测/分类的AI流水线 • 方案交付：支持在线识别和API调用的 AI SaaS 目录 行业背景：AI新零售是什么 Showcase AI SaaS Showcase AI 通用物品识别平台架构 品 识 AI 中 台 AI 算法库 AI 核心模块 AI 行业模型 数据集 模型训练 模型管理 AutoML AI 物品库 服务管理 模型压缩 棚格图识别 货架巡检 商品推荐 陈列审核 入库审计 货物盘点 构件识别 CAD解析 规则审查 户型图识别 视频盘点 自动分拣 细粒度识别 多标签分类 规 则 引 擎 数 据 沉 淀 服 务 监 控 快速消费品 建筑图纸 五金零配件 医疗器件 库码标签 零售百货 通用OCR 空间分割 商品识别 AI + 业务 流水线 扫码试看/订阅 《 TensorFlow 2项目进阶实战》视频课程