understanding, text generation, vision understanding, audio understanding, tool use, role play, playing as 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； 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 等； 想了解更多信息，欢迎访问： • 博客 • GitHub • Hugging Face • ModelScope • Qwen1.5 Collection 加入社区，加入 Discord OOM 问题。这也是为什么您发现一个大型语言模型服务总是占用大量内存的原因。 1.11 SkyPilot 1.11.1 SkyPilot 是什么 SkyPilot 是一个可以在任何云上运行 LLM、AI 应用以及批量任务的框架，旨在实现最大程度的成本节省、最 高的 GPU 可用性以及受管理的执行过程。其特性包括： • 通过跨区域和跨云充分利用多个资源池，以获得最佳的 GPU 可用性。 • 把费用降到最低——SkyPilot

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 ——《C时代 新零售——阿里研究院新零售研究报告》 新零售知识框架 ——《C时代 新零售——阿里研究院新零售研究报告》 数字经济基础设施 ——《C时代 新零售——阿里研究院新零售研究报告》 AI：贯穿新零售全流程 ——《C时代 新零售——阿里研究院新零售研究报告》 AR/VR：虚实结合的消费体验 ——《C时代 新零售——阿里研究院新零售研究报告》 传感器和IoT：提升门店消费体验 基于深度学习的检测/分类的AI流水线 货架商品检测 货架商品检测 Bottle（瓶装） Combination（组合装） 货架商品检测 Bottle（瓶装） Combination（组合装） Bbox: [12, 33, 45, 89] 货架商品识别 雪碧 可口可乐 七喜 货架商品识别 雪碧, 0.96 可口可乐, 0.89 七喜, 0.94 商品识别 AI 流水线 [[Bbox1]

AWS 上的 AI 应用 • Pinterest Lens • Netflix 推荐引擎 数千名员工致力于人工智能领域 发现& 搜索 执行 &物流 现有产品的增强 定义新的产品分类 将机器学习拓 展更广领域 Amazon 的人工智能应用 在Amazon 最初的人 工智能应用 (1995) AWS 可以帮助客户把人工智能应用于每个应 用程序的核心&业务之中吗? Amazon AI 构建于深度学习之上的智能服务 构建于深度学习之上的智能服务 Amazon AI: 新的深度学习服务 生活化的语音服务 Polly Lex 对话引擎 Rekognition 图像分析 深度学习框架 MXNet, TensorFlow, Theano, Caffe, Torch 为客户模型定制的 深度学习框架 人工智能 的托管的 API服务 Amazon AI: 新的深度学习服务 Polly Lex Rekognition 个并行处理核心 Instance Name GPU Count vCPU Count Memory Parallel Processing Cores GPU Memory Network Performance p2.xlarge 1 4 61 GiB 2,496 12 GiB High p2.8xlarge 8 32 488 GiB 19,968 96 GiB 10 Gigabit p2.16xlarge

虽然我们的体系尚不完善，但这些选择在相互冲突的问题之间提供了一个很好的妥协。我们相信，这可能是 第一本使用这种集成工作流程出版的书。 1 http://distill.pub 2 http://discuss.d2l.ai 2 目录 在实践中学习 许多教科书教授一系列的主题，每一个都非常详细。例如，Chris Bishop的优秀教科书 (Bishop, 2006) ，对每 个主题都教得很透彻，以至于要读到线性 , 2013) 是一本很好的统计学指南。 如果读者以前没有使用过Python语言，那么可以仔细阅读这个Python教程3。 论坛 与本书相关，我们已经启动了一个论坛，在discuss.d2l.ai4。当对本书的任何一节有疑问时，请在每一节的末 尾找到相关的讨论页链接。 致谢 感谢中英文草稿的数百位撰稿人。他们帮助改进了内容并提供了宝贵的反馈。感谢Anirudh Dagar和唐源将 部 dennismalmgren, adursun, Anirudh Dagar, liqingnz, 3 http://learnpython.org/ 4 https://discuss.d2l.ai/ 6 目录 Pedro Larroy, lgov, ati‐ozgur, Jun Wu, Matthias Blume, Lin Yuan, geogunow, Josh Gardner, Maximilian

more places you'll go.” ― Dr. Seuss Model quality is an important benchmark to evaluate the performance of a deep learning model. A language translation application that uses a low quality model would samples including repeats seen by the model to reach the desired performance threshold (in terms of accuracy, precision, recall or other performance metrics). We designate a new model training setup to be more more sample efficient, if it achieves similar or better performance with fewer data samples when compared to the baseline. Think of it as teaching a child to recognize common household objects such as a

0�1�Yaniv Taigman, Ming Yang, Marcaurelio Ranzato, Lior Wolf. DeepFace: Closing the Gap to Human-Level Performance in Face Verification. 2014,computer vision and pattern recognition. [8] Florian Schroff, Dmitry Yaniv Taigman, Ming Yang, Marcaurelio Ranzato, Lior Wolf. DeepFace: Closing the Gap to Human-Level Performance in Face Verification. 2014,computer vision and pattern recognition. Google FaceNet ��8������ and clustering. 2015, computer vision and pattern recognition. �������� �������� �� API – �AI���� �� API – �AI���� OpenCV ���������Open Source Computer Vision Library, OpenCV���BSD����� ���C ++�Pyt

a new task: 1. Data Efficiency: It relies heavily on labeled data, and hence achieving a high performance on a new task requires a large number of labels. 2. Compute Efficiency: Training for new tasks getting to the final model such as experiments with architectures, hyper-parameter tuning, and model performance debugging. However, since the pre-trained model is intended to be generalizable across many downstream dev/tensorflow/bert_en_uncased_L-12_H-768_A-12/4', } In this codelab we would like to demonstrate the performance of a model that we train from scratch, and doesn’t have the pre-trained weights v/s a pre-trained

▪ Image Normalization ▪ Batch Normalization Batch Norm https://medium.com/syncedreview/facebook-ai-proposes-group-normalization- alternative-to-batch-normalization-fb0699bffae7 Pipeline nn.BatchNorm2d BatchNorm2d Class variables Test Visualization Advantages ▪ Converge faster ▪ Better performance ▪ Robust ▪ stable ▪ larger learning rate 下一课时 经典CNN Thank You.

le-functions-videos/v/saddle-points Optimizer Performance ▪ initialization status ▪ learning rate ▪ momentum ▪ etc. Initialization https://jed-ai.github.io/opt2_gradient_descent_1/ Initialization

Deep learning is becoming more popular in data science fields like robotics, artificial intelligence(AI), audio & video recognition and image recognition. Artificial neural network is the core of deep learning plot_model(model,to_file='image.png') This plot_model will generate an image to understand the performance of model. Keras 26 As learned earlier, Keras layers are the primary building from keras import optimizers Metrics In machine learning, Metrics is used to evaluate the performance of your model. It is similar to loss function, but not used in training process. Keras provides