openai.api_server --model Qwen/Qwen1.5-7B-Chat 然后，您可以使用 create chat interface 来与 Qwen 进行交流： curl http://localhost:8000/v1/chat/completions -H "Content-Type: application/json" - �→d '{ "model": "Qwen/Qwen1 或者您可以按照下面所示的方式，使用 openai Python 包中的 Python 客户端： from openai import OpenAI # Set 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 txt │ │ ├── tokenizer_config.json │ │ └── vocab.json 随后你需要运行 python server.py 来启动你的网页服务。请点击进入 `http://localhost:7860/?__theme=dark` 然后享受使用 Qwen 的 Web UI 吧！ 1.6.2 下一步 TGW 中包含了许多更多用途，您甚至可以在其中享受角色扮

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 537 12.7 参数服务器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 540 12.7.1 . . . . . . . . . . . . . . . . . 758 16.4 选择服务器和GPU . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 758 16.4.1 选择服务器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 多个输出，并为论坛提供讨论。 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)

深度学习在图像审核的应用 腾讯优图实验室 谭国富 http://open.youtu.qq.com SACC2017 优图团队立足于社交网络大平台，借助社交业务积累 的海量人脸、图片、音乐等数据，专注在人脸、图像、 音乐、语音、机器学习等领域开展技术研究，并积极 推动研究成果在业务中落地产生价值。 关于优图实验室 人脸识别 图像识别 音频识别 SACC2017 目录 01 腾讯优图内容审核能力介绍 • 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 proto model graph. pb 深度网络计算图 caffe Tensor Flow 公共计算库 X86 优化 Android 优图原音音频识别系统 QQ 音乐- 音乐检索 SACC2017 腾讯优图 部分合作伙伴 南宁公安 福建公安 苏州公安 SACC2017 Thanks & QA 腾讯优图 AI开放平台：http://open.youtu.qq.com 官方邮箱：youtu@tencent.com 腾讯优图公众号：腾讯优图 腾讯云-天御： https://cloud.tencent.com/product/pf

Advances in Neural Information Processing Systems 32 (页 8024–8035). Curran Associates, Inc. 检索来源: http://papers.neurips.cc/paper/9015-pytorch-an-imperative-style-high-performance-deep- learning-library Origin 每加 仑燃 油英 里 气缸数 排量 马力 重量 加速度 型号 年份 产地 Auto MPG 数据集一共记录了 398 项数据，我们从 UCI 服务器下载并读取数据集到 DataFrame 对象中，代码如下： import tensorflow as tf from tensorflow import keras import pandas pandas as pd # 在线下载汽车效能数据集 dataset_path = keras.utils.get_file("auto-mpg.data", "http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/auto-mpg/auto- mpg.data") # 利用 pandas 读取数据集，字段有效能（公里数每加仑），气缸数，排量，马力，重量

Turing test to tell Computers and Humans Apart，简称CAPTCHA），俗称验证码，是一种区分用户是 计算机或人的公共全自动程序。在CAPTCHA测试中，作为服务器的计算机会自动生成一 个问题由用户来解答。这个问题可以由计算机生成并评判，但是必须只有人类才能解答。 由于计算机无法解答CAPTCHA的问题，所以回答出问题的用户就可以被认为是人类。 一种常用 FLASK_ENV=development && flask run --host=0.0.0.0 打开浏览器访问测试 URL（http://localhost:5000/ping） 访问 验证码识别服务 $ curl -X POST -F image=@2140.png 'http://localhost:5000/predict' 2140.png 1459.png 6598.png “Hello

0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, … ] [ 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, … ] 服务器 [ 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, … ] [ 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 8651976585, -3.9351148605, 1.3284717798 ] RNN与LSTM RNN LSTM Ref: http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ LSTM原理 Ref: http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ 1，单元状态丢弃

Uber, Yelp, Instacart, Zocdoc, Square 等众多网站上使用。它尤其受以深度学习作为产品核心的创业公司的欢迎。 Keras 也是深度学习研究人员的最爱，在上载到预印本服务器 arXiv.org 的科学论文中被提 及的次数位居第二。Keras 还被大型科学组织的研究人员采用，特别是 CERN 和 NASA。 2.3 Keras 可以轻松将模型转化为产品 与任何其他深度学习框架相比，你的 Python shell 并通过下面的命令加载模块 import h5py 快速开始 38 如 果 模 块 导 入 没 有 错 误， 那 么 模 块 已 经 安 装 成 功， 否 则 你 可 以 在 http://docs.h5py.org/en/latest/build.html 中找到详细的安装说明。 模型 39 4 模型 4.1 关于 Keras 模型 在 Keras 中有两类主要的模型：Sequential RemoteMonitor(root='http://localhost:9000', path='/publish/epoch/end/', field='data', headers=None) 将事件数据流到服务器的回调函数。 需要 requests 库。事件被默认发送到 root + '/publish/epoch/end/'。采用 HTTP POST ，其中的 data 参数是以

Serving PS Traing PS Traing Model System Predict Score Sample Data worker worker worker 3 在线机器学习-参数服务器 serving serving serving server server server server server worker worker worker PSscheduler PSserver HA Fault tolerance checkpoint Local HDFS Param Server System Model Serving System 3 在线机器学习-参数服务器 • 参数规模 • 支持百亿特征维度，千亿参数 • 模型版本 • 多模型多版本：多组实验并行执行，提高实验迭代效率 • 在线版本切换：基于ZK的版本感知机制，动态进行版本切换，实现BASE OD），解决数据倾斜导致的流量热点瓶颈问题，性能提升2-5倍 • 存储优化：自定义存储方式(ByRow&ByKey)，基于row进行矩阵压缩存储，参数内存占用减少90% 3 在线机器学习-参数服务器 模型验证 离线训练 实时训练 模型训练 模型部署 在线服务 离线验证 在线发布 在线验证 在线一致性/ 模型稳定性/… 一键打包 端口探测 蓝绿部署/灰度发布 AUC/准确率/

n 峰值时会达到1500 QPS SACC2017 检测-人脸检测/人形检测 场景多样、人脸小、位置边缘 本页图片均来自公开摄像头 SACC2017 检测-人脸检测/人形检测 手机 服务器 可缩小尺寸 240P 720P CPU ARM（千元机） E5-2630 时间 50ms 120ms GPU 2-5ms(K40) SACC2017 图像技术的三个核心难点>>小、快、准 传输、存储压力 多任务串联 GPU服务框架-图像特点 通用计算（Caffe/Tensorflow/Mxnet） SACC2017 GPU服务框架 人形检测 人脸识别 100台-> 10台服务器 300QPS/台（4*k40） 轮询结果 SACC2017 SACC2017

⼿动指定机器很繁琐� • 端⼝冲突� • 机器负载不均� TensorFlow使用现状及痛点 • ⼿动分发训练样本� • ⼿动拉取训练模型� TensorFlow使用现状及痛点 • 多⼈多服务器使用混乱，计算资源如何划分？� • 没有GPUs集群资源管理和调度（内存、CPU、GPU、 端⼝），集群资源负载不均� • 训练数据⼿动分发，训练模型⼿动保存� • 进程遗留问题，需要⼿动杀死�