..................................................... 55 Keras v Functional API .................................................................................................. computing. CNTK is deep learning framework developed by Microsoft. It uses libraries such as Python, C#, C++ or standalone machine learning toolkits. Theano and TensorFlow are very powerful libraries but techniques to make high level neural network API easier and more performant. It supports the following features:  Consistent, simple and extensible API.  Minimal structure - easy to achieve the

下，我们将展示如何使用 vLLM 构建一个与 OpenAI API 兼容的 API 服务。 首先，确保你已经安装 vLLM>=0.3.0 ： pip install vllm 运行以下代码以构建 vllm 服务。此处我们以 Qwen1.5-7B-Chat 为例： python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model Qwen/Qwen1.5-7B-Chat OpenAI's API key and API base to use vLLM's API server. openai_api_key = "EMPTY" openai_api_base = "http://localhost:8000/v1" client = OpenAI( (续下页) 1.2. 快速开始 5 Qwen (接上页) api_key=openai_api_key, b base_url=openai_api_base, ) chat_response = client.chat.completions.create( model="Qwen/Qwen1.5-7B-Chat", messages=[ {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}, {"role": "user", "content":

highly optimized modules for popular Transformer architectures and an automatic mixed precision-like API that can be used seamlessly with your PyTorch code. ‣ A preview of Torch-TensorRT (1.4.0dev0) is now integration for PyTorch and brings the capabilities of TensorRT directly to Torch in one line Python and C++ APIs. ‣ Starting with the 22.05 release, the PyTorch container is available for the Arm SBSA platform Preview 1.13.0a0+340c412 22.05 NVIDIA CUDA 11.7.0 1.12.0a0+8a1a93a TensorRT 8.2.5 22.04 NVIDIA CUDA 11.6.2 1.12.0a0+bd13bc6 TensorRT 8.2.4.2 22.03 20.04 NVIDIA CUDA 11.6.1 1.12.0a0+2c916ef TensorRT

LSTM 模型 . . . . . . . . . . . . 15 3.2 函数式 API 指引 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 3.2.1 开始使用 Keras 函数式 API . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 4.2 Sequential 顺序模型 API . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 4.2.1 Sequential 顺序模型 API . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 4.3 函数式 API . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 4.3.1 Model 类 API . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

动手学深度学习 Release 2.0.0 Aston Zhang, Zachary C. Lipton, Mu Li, and Alexander J. Smola Aug 18, 2023 目录 前言 1 安装 9 符号 13 1 引言 17 2 预备知识 39 2.1 数据操作 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 提交主要更改 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 764 16.6 d2l API 文档 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 767 16.6 些情况下，我们通常会提供两个版本的示例：一个是我们从零开始实现一切，仅依赖张量操作和自动微分； 另一个是更实际的示例，我们使用深度学习框架的高级API编写简洁的代码。一旦我们教了您一些组件是如 何工作的，我们就可以在随后的教程中使用高级API了。 内容和结构 全书大致可分为三个部分，在 图1 中用不同的颜色呈现： 目录 3 图1: 全书结构 • 第一部分包括基础知识和预备知识。1节

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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? 人类零售演进史 ——《C时代 新零售——阿里研究院新零售研究报告》 中国零售发展处于初级阶段 ——《C时代 新零售——阿里研究院新零售研究报告》 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》 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 ——《C时代 新零售——阿里研究院新零售研究报告》 用户需求：线下门店业绩如何提升？ 全球实体零售发展遭遇天花板 全球实体零售发展遭遇天花板 品牌间存量竞争 ——《C时代 新零售——阿里研究院新零售研究报告》 线上销售的广告位：直通车/钻展 线下门店的广告位：黄金位置 用好你的广告位：线上设计 用好你的广告位：线下陈列 缺货 凌乱 销量下降 用好你的广告位：线下陈列 有气势！ 整齐！ 销量上涨！ 品牌线下PK 如何脱颖而出？ 品牌商线下渠道销售的普遍需求 长期⽬目标：货架数字化与业务智能化 ������������

Lab (AtLab) 色情 0.01 性感 0.98 正常 0.01 特征 id1 戴眼镜 性别：男 年龄：33 场景：户外／景点／雪山 审查： 非色情 非暴力 很健康 颜值: ?? “C罗正在带球突破，后有球员追堵” 场景一 00:00:00-00:01:05 描述：事件1-XXXX 事件2-XXXX 人物出现:id1, id2 场景二 … 用户行 为 用户数 Evaluation Log Server Graph Abstraction Data Flow API Manager Pipeline AVA 弹性深度学习平 台 L1 L2 L3 L4 L5 原子API 基础模型 感知层1 API 感知层2 API Vision 综合API 业务逻辑API Argus机器视觉系统 可自定义开发 Argus现有系统提供 Time to be

compressed sizes of our regular model and its 50% sparse version. We used Tensorflow's save_model() API and zipped the model files using gzip. In addition to the usual models, the figure also shows compressed Figure 5-7 (b) shows the plot. Note that both the x and y axes are in log-scale. Finally, figure 5-7 (c) compares the reconstruction errors between quantization and clustering on the same x that we used. in figure 5-6 and also reinforced by how clustering does a better job in figure 5-7 (a). (a) (b) (c) Figure 5-7: (a) Distribution of centroids (and hence precision) in the case of clustering. The centroids

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 深度学习框架 MXNet, TensorFlow, Theano, Caffe, Torch 控制力 • 简单 • 混合了声明式（declarative）和命令式()代码的特点 为什么选择 MXNet ？ MXNet: 可扩展的深度学习框架 MXNet 框架的特点 命令式 NDArray API 声明式 Symbolic Executor MXNet： 博采众家之长 3D Image Construction https://github.com/piiswrong/deep3d BlindTool by Joseph Paul Cohen, demo on Nexus 4 Fit the core library with all dependencies into a single C++ source file Easy to compile on … Amalgamation Runs in browser with Javascript