请 注 意， 原 Qwen 仓 库 中 的 旧 方 法 chat() 现 在 已 被 generate() 方 法 替 代。 这 里 使 用 了 apply_chat_template() 函数将消息转换为模型能够理解的格式。其中的 add_generation_prompt 参数用于在输入中添加生成提示，该提示指向 <|im_start|>assistant\n 。尤其需要注意的是，我们 遵循先前实践，对 max_new_tokens=512, streamer=streamer, ) 除了使用 TextStreamer 之外，我们还可以使用 TextIteratorStreamer ，它将可打印的文本存储在一 个队列中，以便下游应用程序作为迭代器来使用： # Repeat the code above before model.generate() # Starting here, we add streamer apply_chat_template(msg, tokenize=False, add_generation_ �→prompt=False) data.append(text.strip()) 其中每个 msg 是一个典型的聊天消息，如下所示： [ {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}, {"role": "user", "content":

粗排/精排 策略[类目打散、流量控制、…] 实时采集后端日志 PAI-REC 配置中心 AB实验 实验工具 拉取配置 监控报警 Prometheus Grafana 读取metric 消息队列(datahub/kafka) PAI-REC平台 自动化降级 负载均衡 灰度发布 超时控制 平台支持 日志SLS 在线存储 Hologres/OTS BE Redis 读取数据

。可选参数 Sequence：如果未指定，将使用 len(generator) 作为步数。 • class_weight: 将类别映射为权重的字典。 • max_queue_size: 生成器队列的最大尺寸。 • workers: 使用的最大进程数量。 • use_multiprocessing: 如果 True，则使用基于进程的多线程。请注意，因为此实现依赖于多 进程，所以不应将不可 在停止之前，来自 generator 的总步数 (样本批次)。可选参数 Sequence：如果未指 定，将使用 len(generator) 作为步数。 • max_queue_size: 生成器队列的最大尺寸。 • workers: 使用的最大进程数量。 • use_multiprocessing: 如果 True，则使用基于进程的多线程。请注意，因为此实现依赖于多 进程，所以不应将不可 在停止之前，来自 generator 的总步数 (样本批次)。可选参数 Sequence：如果未指 定，将使用 len(generator) 作为步数。 • max_queue_size: 生成器队列的最大尺寸。 • workers: 使用的最大进程数量。 模型 48 • use_multiprocessing: 如果 True，则使用基于进程的多线程。请注意，因为此实现依赖于多 进程，

= 1) =0.1306 . (2.6.4) 换句话说，尽管使用了非常准确的测试，患者实际上患有艾滋病的几率只有13.06%。正如我们所看到的，概 率可能是违反直觉的。 患者在收到这样可怕的消息后应该怎么办？很可能，患者会要求医生进行另一次测试来确定病情。第二个测 试具有不同的特性，它不如第一个测试那么精确，如 表2.6.2所示。 表2.6.2: 条件概率为P(D2 | H) 条件概率 构建一个具有对角线边缘的图像X。 1. 如果将本节中举例的卷积核K应用于X，会发生什么情况？ 2. 如果转置X会发生什么？ 3. 如果转置K会发生什么？ 2. 在我们创建的Conv2D自动求导时，有什么错误消息？ 3. 如何通过改变输入张量和卷积核张量，将互相关运算表示为矩阵乘法？ 4. 手工设计一些卷积核。 1. 二阶导数的核的形式是什么？ 2. 积分的核的形式是什么？ 3. 得到d次导数的最小核的大小是多少？ (hT ) = 1。前向和后向递归都允许我们对T个隐变量在O(kT) （线性而不是指数）时间内 对(h1, . . . , hT )的所有值求和。这是使用图模型进行概率推理的巨大好处之一。它也是通用消息传递算法 (Aji and McEliece, 2000)的一个非常特殊的例子。结合前向和后向递归，我们能够计算 P(xj | x−j) ∝ � hj πj(hj)ρj(hj)P(xj | hj)

Reader Learner Worker 返回参数 Request Handler Parameter Server 更新参数 � 异步参数处理流⽔线 参数 预准备 Batch⼊队列 Batch⼊队列 � 效果： � 在不影响训练效果的情况下，降低参数准备与更新耗时，提 ⾼训练速度。训练耗时下降超50% � 异步storage线程，⽀持基于冷热数据的多级存储。内存消 耗下降30%-70%

• 实时获取调度监控指标 • 及时预警引入人工干预 • 精准模拟实际订单分布情况 • 有效评估调度算法的改进效果 • 合理划分物流范围 • 节省调度运力，提升商户配送能力 • 云端虚拟队列，实现调度指派 • 提升物流效率 仿真系统 实时监控 时光机 寻宝系统 1 2 3 4 5 时光机系统—历史数据可视化分析 真实再现调度场景细节 回溯定位异常调度原因，诊断调试算法

扩展了物理安全控制的 应用领域 • 客人对VIP 设施的使用 • 在线考试以及民意调查 时的用户验证 人脸识别 通过针对存储的面部向量的集合找到输入面部图像的最接近 的匹配来识别图像中的人 • 社交应用、消息类应用 中加入朋友标签 • 协助找到始终人口 • 确定可以访问敏感区域 的员工 • 在历史和媒体的档案中 找到“名人” 应用案例：公共安全领域的智能应用 人工智能的时代已经到来 Amazon

?′)数据。经验缓冲池的代码实现如下： class ReplayBuffer(): # 经验回放池 def __init__(self): # 双向队列 self.buffer = collections.deque(maxlen=buffer_limit) def put(self, transition): result_queue, idx): super(Worker, self).__init__() self.result_queue = result_queue # 共享队列 self.server = server # 中央模型 self.opt = opt # 中央优化器 self.client = ActorCritic(4 Network，调用 opt 对象完成 Global Network 的优化更新。训练代码如下： def train(self): res_queue = Queue() # 共享队列 # 创建各个交互环境 workers = [Worker(self.server, self.opt, res_queue, i)