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 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, 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

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 242 21.3 请求新功能 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 242 21.4 请求贡献代码 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 243 21.5 Pull Requests 合并请求 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 243 21.6 添加新的样例 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 技术支持 你可以提出问题并参与开发讨论： • Keras Google group。 • Keras Slack channel。使用 这个链接 向该频道请求邀请函。 你也可以在 Github issues 中张贴漏洞报告和新功能请求（仅限于此）。注意请先阅读规范 文档。 KERAS: 基于 PYTHON 的深度学习库 4 1.7 为什么取名为 Keras? Keras (κέρας)

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) Fiete Lüer, Surbhi Vijayvargeeya, Muhyun Kim, 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 需先将当前路径定位到刚下载的本书代码解压后的目录）： jupyter notebook 9 https://developer.nvidia.com/cuda‐downloads 10 目录 现在可以在Web浏览器中打开http://localhost:8888（通常会自动打开）。由此，我们可以运行这本书中每个 部分的代码。在运行书籍代码、更新深度学习框架或d2l软件包之前，请始终执行conda activate d2l以激活

⽆量 RGW/Cos/ kafka 样本 存储 实时样本 ⽣成服务 离线样本 ⽣成任务 数据 通道 特征 处理 模型 登记 模型 上线 预测 请求 数据 落地 ⽆量 ⽤户⾏为数据上报 特征 库 内容 获取 请求 � 推荐场景的重要性 � PCG的图⽂，视频推荐（腾讯视频，腾讯新 闻，QQ看点，浏览器，微视， QQ⼩世界等） � 腾讯系内容推荐：阅⽂集团，QQ⾳乐 多线程⽆锁：基于模型版本的读写分离 � 多机：多副本并⾏读取 � CPU：固定64位key，基于L1缓存的查 询优化 � 业务需求 � 模型⼤⼩超TB � 单个请求需要15W个key � 耗时要求10ms以下 � 资讯业务请求量⼤ （>10000请求/秒） � 模型有多个版本 � 原有在线分布式存储系统的 问题 � 主备模式资源严重浪费 � 数据读写需要加锁 � ⽀持多模型和模型多版本 Serving集群 推理节点 分布式 Serving集群 推理节点 召回索引服务 业务服务 1. 获取⽤户向量 2. 向量召回 异步 刷库 训练端⽣成⾼频参数集 独⽴通道上线 降低请求⽑刺 Feature 2.1: 短时间内只 有部分参数被⽤到 Feature 2.2 Hotkey变化慢 ⼤规模推荐模型深度学习系统基本解决维度 分布式 系统 ⼤规模 模型 优化

--rm --name tf2_ai_saas -p 9000:9000 tf2-ai-saas bash 使用 cURL 发起识别请求 $ curl -H "Content-Type: application/json" --data @body.json http://localhost:9000/tf2/ai_saas AI SaaS 服务识别结果 “Hello TensorFlow” Try

分片存储 • 冷备容灾：基于checkpoint机制(Local模式&Remote模式)，实现参数服务的高可用，支持基于模型的异构集群迁移，支持集 群扩缩容 • 性能优化 • 通信优化：数据请求(PULL&PUSH)聚合，同模型多矩阵并发，锁粒度优化，性能提升5-10倍 • 缓存优化：使用堆外内存与LRU过期机制，解决GC引起的性能损耗，性能提升3-5倍 • 分区优化：支持多种分区策略 待部署模型与线上模型进行指标对比，评估是否满足上线条件 • 一键部署 • 基于K8S的deployment模式，一键端口分配与模型服务部署 • 基于ZK的服务发现，一键进行流量灰度与发布 • 性能优化 • 通信优化：特征请求与模型计算单元化，在线样本格式压缩 • 计算优化：基于SSE／AVX 指令优化 3 在线机器学习-模型服务部署 • 模型更新频次效果对比 • FM：数据越新，效果越好 • 相同数据规模，时 batching/TensorRT/MPS/SSE/AVX/Neon • operator fusion • 针对特定场景重写耗时算子 • 重构tensorflow计算引擎 • batching • 批量调度请求到GPU，增大并发和吞吐量 4 深度学习-分布式模型推理 • 深度特征效果对比 • 文本Embedding特征，相比于文本标签，相关指标提升约3+% • 基于word2vec、bert等生成

 NN网络矩阵按行切分，解决请求包不均衡问题  特征按照Hash方式分布式存储 • 模型并行调超参  grid search  random search PS的多模型训练 • 提高内存使用效率  model group内共享特征key的存储 • 超大规模模型 -> 高扇出的分布式PS • 长尾效应：单个分片的抖动（网络、CPU）对请求影响变大  单分片4个9的可用性

l处理数万到数十万路，城市范围级别监控、门禁摄 像头数据 l10-100 Billion级别深度学习特征检索 - PB以上级别数据库存储 - 100PB级别抓拍图片存储 - 每秒万次并发检索请求 l大规模推广应用 l某种程度上说，城市内所有市民都是系统的用户 深度学习算法发展为平台系统赋能 首次超过人眼 2014 2015 98.52% 97.35% 97.45% 人眼 DeepID时代

Server eKYC SDK/API  多语言、国际化  多种证件版式  准确率领先同类产品  集成方便 标准化: Standard Solutions 智能推荐解决方案: 推荐请求 PAI-Studio–建模平台 召 回 模 型 EasyRec GraphLearn Alink 排 序 模 型 模型训练评估 PAI-EAS – 模型推理 model1 model2

Perceptron http://www.iro.umontreal.ca/~vincentp/ift3395/lectures/backprop_old.pdf Perceptron：1958 http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.335.3398&rep=rep1&type=p df Perceptron http://www categories https://youtu.be/aygSMgK3BEM Perceptrons’ Limitation: 1969 http://science.sciencemag.org/content/165/3895/780 Is it Winter? http://www.iro.umontreal.ca/~vincentp/ift3395/lectures/backprop_old.pdf Multi-Layer Perceptron is coming ▪ New Issue: How to train MLP ▪ Chain Rules => Backpropagation http://www.iro.umontreal.ca/~vincentp/ift3395/lectures/backprop_old.pdf Backpropagation: First Spark