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 chat 模型应用 ChatML 模板。而 max_new_tokens 参数则用于设置响应的最大长度。此 外，通过 tokenizer.batch_decode() 函数对响应进行解码。关于输入部分，上述的 messages 是一个 �→safetensors=True) 接下来，您需要准备数据以进行校准。您需要做的就是将样本放入一个列表中，其中每个样本都是一段文 本。由于我们直接使用微调数据来进行校准，所以我们首先使用 ChatML 模板对其进行格式化。例如： data = [] for msg in messages: msg = c['messages'] text = tokenizer.apply_chat_template(msg for i in range(4)} ) 接下来，你需要准备数据进行校准。你需要做的是将样本放入一个列表中，其中每个样本都是一段文本。由 于我们直接使用微调数据进行校准，所以我们首先使用 ChatML 模板对它进行格式化处理。例如： import torch data = [] for msg in messages: text = tokenizer.apply_chat_template(msg

. 35 3.3.18 如何在 Keras 中使用 HDF5 输入？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 3.3.19 Keras 配置文件保存在哪里？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 3.3.20 如何在 Keras 开发过程中获取可复现的结果？ . 2 从一个后端切换到另一个后端 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 171 14.3 keras.json 详细配置 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 171 14.4 使用抽象 Keras 后端编写新代码 Keras 遵循减少认知困难的最佳实践：它提供一致且简单的 API，将常见用例所需的用户 操作数量降至最低，并且在用户错误时提供清晰和可操作的反馈。 • 模块化。模型被理解为由独立的、完全可配置的模块构成的序列或图。这些模块可以以尽 可能少的限制组装在一起。特别是神经网络层、损失函数、优化器、初始化方法、激活函 数、正则化方法，它们都是可以结合起来构建新模型的模块。 • 易扩展性。新

智能推荐解决方案 > PAI-REC 推荐引擎 PAI-REC 推荐引擎 多路召回 曝光/状态过滤 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 数十个场景化模版 • 所见即所得 交互式建模（DSW） • JupyterLab、WebIDE • 多框架兼容 • 可视化+tensorboard • 图像、视频、文本、 语音标注 • 多场景模板：物体检 测、语音识别 • 数据集管理 • 主动学习 • 智能标注 itags AI SaaS服务（OCR、语音识别、推荐系统、金融风控、疾病预测等） Infrastructure PAI平台（Platform

到问 题的答案。 Discussions7 6 https://discuss.d2l.ai/ 7 https://discuss.d2l.ai/t/2086 8 目录 安装 我们需要配置一个环境来运行 Python、Jupyter Notebook、相关库以及运行本书所需的代码，以快速入门并 获得动手学习经验。 安装 Miniconda 最简单的方法就是安装依赖Python 3 set_yscale(yscale) axes.set_xlim(xlim) axes.set_ylim(ylim) if legend: axes.legend(legend) axes.grid() 通过这三个用于图形配置的函数，定义一个plot函数来简洁地绘制多条曲线，因为我们需要在整个书中可视 化许多曲线。 #@save def plot(X, Y=None, xlabel=None, ylabel=None 将dropout和ReLU应用于LeNet‐5，效果有提升吗？再试试预处理会怎么样？ Discussions90 7.2 使用块的网络（VGG） 虽然AlexNet证明深层神经网络卓有成效，但它没有提供一个通用的模板来指导后续的研究人员设计新的网 络。在下面的几个章节中，我们将介绍一些常用于设计深层神经网络的启发式概念。 与芯片设计中工程师从放置晶体管到逻辑元件再到逻辑块的过程类似，神经网络架构的设计也逐渐变得更加

ree 53 ⚫Pycharm https://www.jetbrains.com/pycharm/ Pycharm 提供 免费的社区版 与 付费的专业版。专业版额外增加了一些功能， 如项目模板、远程开发、数据库支持等。个人学习 Python 使用免费的社区版 已足够。 如果有edu邮箱，那么推荐使用专业版，edu邮箱是可以免费使用专业版的。 安装过程照着提示一步步操作就可以了。 注意：安装路径尽量不使用带有

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����������������������������������������������������������������������������� 5 1.4.1 PyCharm 的安装与配置 �������������������������������������������������������������������������������������������������� 其中第一行表示导入 pytorch 的包支持，第二行表示版本查询， 第三行是执行结果（GPU 版本）。 现在很多开发者喜欢使用 Ubuntu 开发系统，在 Ubuntu 系统 下如下正确安装与配置 Pytorch，第一步同样是安装 python 语言依赖包 Python3.6，主要是执行一系列的安装命令行，具 体步骤如下： 1. 导入第三方软件仓库 sudo add-apt-repository pytorch 安装校验 测试。这样我们就完成了 Pytorch 的环境搭建，这里有个很特 别的地方需要注意，就是 Pytorch 的 GPU 版本需要 CUDA 驱 动支持与 CUDA 库的安装配置支持。关于这块的安装强烈建 议参照英伟达官方网站的安装指导与开发者手册。 1.3 Pytorch 基础术语与概念 很多人开始学习深度学习框架面临的第一个问题就是专业术语 理解跟基本的编程概念与传统面向对象编程不一样，这个是初

作业进程的资源隔离� Yarn能解决什么问题：� TensorFlow on Yarn设计 • 同时支持单机和分布式TensorFlow程序� • 支持GPU资源管理和调度� • 不再需要⼿动配置CluserSpec信息，仅需要设置work 和ps的数量� • 训练数据和训练模型基于HDFS统⼀存储� • 作业训练结束自动回收work、ps和Tensorboard进程� • 训练效果和性能没有损失� Yarn系统架构图：� TensorFlow on Yarn技术细节揭秘 Yarn支持CPU调度 vs GPU调度：� CPU GPU 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 org/jira/browse/YARN-5517� TensorFlow on Yarn技术细节揭秘 Yarn支持GPU调度NodeManager端实现：� NodeManager yarn-site.xml中添加配置：� � � � yarn.nodemanager.resource.gpu-cores ((2

+WeiPS 样本生成和特征处理 1.配置化 2.多标签样本 3.支持高维HASH 训练预处理 1.标签选择 2.标签UDF 3.样本过滤 4.特征过滤 模型训练 1.支持回归和分类 2.支持LR、FM、 DeepFM等模型 3.支持SGD 、 FTRL 、 Adagrad等优化算法 模型评估 1.独立模型评估 2.配置化 3.UI展示 3 在线机器学习-实时模型训练 VGG Yolo inception resnet GRU LSTM Wide&Deep DeepFM Deep Cross Network Spark 超参数 资源 算法 BERT 配置 Tensorflow 4 深度学习-深度学习模型训练 • 通信优化 • PS：BSP/SSP/ASP多种通信模式支持 • MPI&RingAllreduce：Horovod，使用 MPI

节点心跳异常告警 • 运维工具化，快速屏蔽/启动异常机器 • 灵活的资源分配 • 支持以 GPU 或节点为粒度进行资源分配 • 用户配置任务所需最小资源 • 自动扩缩容，最大化资源使用率 • 支持不同计算框架 • 调度与任务松耦合，用户可以灵活定义任务 • 支持配置 docker 镜像，完全自定义运行环 境 • 良好的用户体验 • 完善的客户端工具 • 任务进度微信提醒 SACC2017 腾讯优图-腾讯云天御 内容审核解决方案 SACC2017 针对直播 – 视频鉴黄解决方案 • 在部署了DeepEye视频直播鉴黄解决方案后，系 统对直播房间的视频流按指定的时间间隔（用户 可配置）进行截图，通过鉴黄引擎给该图片进行 鉴别，并将可疑图片和对应的房间信息回调给开 发者，开发者可以根据返回的结果信息优先给审 核人员进行审核，进行封停等进一步处理。经过 审核没有问题的内容再呈现倒观看者的屏幕。