Qwen Team 2024 年 05 月 11 日 快速开始 1 文档 3 i ii Qwen Qwen is the large language model and large multimodal model series of the Qwen Team, Alibaba Group. Now the large language models have been upgraded AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer device = "cuda" # the device to load the model onto # Now you do not need to add "trust_remote_code=True" model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( "Qwen/Qwen1.5-7B-Chat", tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen1.5-7B-Chat") # Instead of using model.chat(), we directly use model.generate() # But you need to use tokenizer.apply_chat_template() to format your inputs

........................................................................................... 17 Model ................................................................................................. Functional API ................................................................................................................................................ 58 10. Keras ― Model Compilation .. ..... 61 Compile the model ........................................................................................................................................ 62 Model Training ..............

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 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 函数式 API . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 4.3.1 Model 类 API . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 4.3.2 Model 的实用属性

--shm-size= in the command line to docker run --gpus all To pull data and model descriptions from locations outside the container for use by PyTorch or save results to locations 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 and 2X reduced memory storage for intermediates (reducing the overall memory consumption of your model). Additionally, GEMMs and convolutions with FP16 inputs can run on Tensor Cores, which provide an

techniques can help us meet our model quality goals. Techniques like distillation and data augmentation improve the model quality, without increasing the footprint of the model (size, latency, etc). And as reliable, human labeling gets very expensive very quickly. Even after that it is likely that the model might not be able to capture the intricacies of your task well. Self-Supervised learning helps to efficacy through a colab. Finally, we introduce miscellaneous techniques to help you improve your model’s quality metrics without taking a hit on any of the footprint metrics. These techniques might get

Can we optimally prune the network connections, remove extraneous nodes, etc. while retaining the model’s performance? In this chapter we introduce the intuition behind sparsity, different possible methods methods of picking the connections and nodes to prune, and how to prune a given deep learning model to achieve storage and latency gains with a minimal performance tradeoff. Next, the chapter goes over weight learn about these techniques together! Model Compression Using Sparsity Sparsity or Pruning refers to the technique of removing (pruning) weights during the model training to achieve smaller models. Such

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 Understanding Book Flight London Utterances Flight booking London Heathrow Intent / Slot model London Heathrow Origin Destination Departure Date Flight Booking “Book a flight to London”

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 定当下的“最佳参数集”，这些参数 通过某种性能度量方式来达到完成任务的最佳性能。 那么到底什么是参数呢？参数可以被看作旋钮，旋钮的转动可以调整程序的行为。任一调整参数后的程序被 称为模型（model）。通过操作参数而生成的所有不同程序（输入‐输出映射）的集合称为“模型族”。使用数 据集来选择参数的元程序被称为学习算法（learning algorithm）。 在开始用机器学习算法解决问题

参考文献 第 15 章 自定义数据集 15.1 精灵宝可梦数据集 15.2 自定义数据集加载流程 15.3 宝可梦数据集实战 15.4 迁移学习 15.5 Saved_model 15.6 模型部署 15.7 参考文献 预览版202112 人工智能绪论 我们需要的是一台可以从经验中学习的机器。 −阿兰·图灵 1.1 容器可以非常方便地搭建多层的网络。对于 3 层网络，我们可以通过快速 完成 3 层网络的搭建。 # 利用 Sequential 容器封装 3 个网络层，前网络层的输出默认作为下一层的输入 model = nn.Sequential( # 创建第一层，输入为 784，输出为 256 nn.Linear(28*28, 256), nn.ReLU(), # 激活函数 ) 第 1 层的输出节点数设计为 256，第 2 层设计为 128，输出层节点数设计为 10。直接调用 这个模型对象 model(x)就可以返回模型最后一层的输出?。 3.8.2 模型训练 搭建完成 3 层神经网络的对象后，给定输入?，调用 model(?)得到模型输出?后，通过 F.mse_loss 损失函数计算当前的误差ℒ： # 创建优化器，并传递需要优化的参数列表：[w1

样本分布不均匀 ✗ 隐私保护 • 多个环节 • 多种模型 ✗ 海量参数 ✗ 海量数据 从FM到DeepFM rt 增 加了10倍怎么优化？ 2.模型效果优 化困难 1.方案复杂 Data Model Compute Platform 要求:  准确: 低噪声  全面: 同分布 模型选型:  容量大  计算量小 训练推理:  高qps, 低rt  支持超大模型  性价比 Tensorflow PyTorch Parameter Server MPI TreeModel SQL MapReduce Blink  场景丰富: 图像/视频/推荐/搜索  大数据+大模型: Model Zoo  跨场景+跨模态  开箱即用: 封装复杂性  白盒化, 可扩展性强  积极对接开源系统+模型 FTRL SGD Adam Solutions Librarys 优势: Active learning Data Label Model Serving CV / NLP解决方案: EAS Web App Mobile App On-prem System 3 1 2 证件扫描 活体检测 人脸比对 • 卡证OCR • 人脸检测 • 活体检测 •人脸比对 Mobile SDK API + customer 示例: e-Know Your