演讲者／陈宇恒 概要 • 我们是谁 • 智慧城市中机器视觉应用 • 我们是如何构建城市级AI+智慧城市系统 • 大规模深度学习实战系统的几点经验 l商汤科技联合创始人，架构师 lC++/Go/Rust/Ruby开发者 l多个开源项目贡献者 lNIPS国际会议论文作者 @chyh1990 2017.6 2016.3 2015.11 2014.6 2013.3 2011年中 2017

NVIDIA CUDA 11.4.2 with cuBLAS 11.6.5.2 1.10.0a0+0aef44c TensorRT 8.0.3.4 for x64 Linux TensorRT 8.0.2.2 for Arm SBSA Linux 21.09 NVIDIA CUDA 11.4.2 TensorRT 8.0.3 21.08 NVIDIA CUDA 11.4.1 1.10.0a0+3fd9dcf NVIDIA CUDA 11.4.2 with cuBLAS 11.6.5.2 1.10.0a0+0aef44c TensorRT 8.0.3.4 for x64 Linux TensorRT 8.0.2.2 for Arm SBSA Linux 21.09 NVIDIA CUDA 11.4.2 TensorRT 8.0.3 21.08 NVIDIA CUDA 11.4.1 1.10.0a0+3fd9dcf NVIDIA CUDA 11.4.2 with cuBLAS 11.6.5.2 1.10.0a0+0aef44c TensorRT 8.0.3.4 for x64 Linux TensorRT 8.0.2.2 for Arm SBSA Linux 21.09 NVIDIA CUDA 11.4.2 TensorRT 8.0.3 21.08 NVIDIA CUDA 11.4.1 1.10.0a0+3fd9dcf

GGUF（由 GPT 生成的统一格式）模型。欲了解更多详情，请参阅官方 GitHub 仓库。以下我们将演示如何 使用 llama.cpp 运行 Qwen。 1.4.1 准备 这个示例适用于 Linux 或 MacOS 系统。第一步操作是：“克隆仓库并进入该目录： git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp cd llama.cpp 然后运行 大规模语言模型。Qwen1.5 已经正式成为 LM Studio 的一部分。祝你使用愉快！ 1.5 Ollama Ollama 帮助您通过少量命令即可在本地运行 LLM。它适用于 MacOS、Linux 和 Windows 操作系统。现在， Qwen1.5 正式上线 Ollama，您只需一条命令即可运行它： ollama run qwen 接着，我们介绍在 Ollama 使用 Qwen 模型的更多用法 text-generation-webui 你可以根据你的操作系统直接运行相应的脚本，例如在 Linux 系统上运行 start_linux.sh ，在 Windows 系统上运行 start_windows.bat ，在 MacOS 系统上运行 start_macos.sh ，或者在 Windows 子系统 Linux（WSL）上运行 start_wsl.bat 。另外，你也可以选择手动在 conda 环境中安装所需的依赖项。这

https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh • chmod u+x ./Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh • ./Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh • After Miniconda is installed: conda install

Pytorch 也在不断的演化改进。 在操作系统与 SDK 支持方面，Pytorch 从最初的单纯支持 Python 语言到如今支持 Python/C++/Java 主流编程语言， 目前已经支持 Linux、Windows、MacOS 等主流的操作系统、 同时全面支持 Android 与 iOS 移动端部署。 在版本发布管理方面，Pytorch 分为三种不同的版本分别是稳 定版本 (Stable 语言版本与系统对应列表如下： 表 -1（参考 Pytorch 官网与 Github） 系统 Python3�6 Python3�7 Python3.8 Linux CPU/GPU 支持 支持 支持 Windows CPU/GPU 支持 支持 支持 Linux (aarch64) CPU 支持 支持 支持 Mac (CPU) 支持 支持 支持 当前最新稳定版本是 Pytorch 1.9.0、长期支持版本是

Keras. Prerequisites You must satisfy the following requirements:  Any kind of OS (Windows, Linux or Mac)  Python version 3.5 or higher. Python Keras is python based neural network library is always recommended to use a virtual environment while developing Python applications. Linux/Mac OS Linux or mac OS users, go to your project root directory and type the below command to create virtual Activate the environment This step will configure python and pip executables in your shell path. Linux/Mac OS Now we have created a virtual environment named “kerasvenv”. Move to the folder and type

python python_script.py wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh sh Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -b \ -p /rwproject/kdd-db/`whoami`/miniconda3 /rwproject/kdd-db/

attribution statement: 
 “PyTorch, the PyTorch logo and any related marks are trademarks of The Linux Foundation.” Find the full Trademark Policy at 
 Linuxfoundation.org/trademark-usage/ 1 Brand

Miniconda3-py39_4.12.0-MacOSX-x86_64.sh -b 如果我们使用Linux，假设Python版本是3.9（我们的测试版本），将下载名称包含字符串“Linux”的bash脚 本，并执行以下操作： # 文件名可能会更改 sh Miniconda3-py39_4.12.0-Linux-x86_64.sh -b 接下来，初始化终端Shell，以便我们可以直接运行conda。 一只猫、一只公鸡、一只狗、一头驴 学习预测不相互排斥的类别的问题称为多标签分类（multi‐label classification）。举个例子，人们在技术博客 上贴的标签，比如“机器学习”“技术”“小工具”“编程语言”“Linux”“云计算”“AWS”。一篇典型的文章可 能会用5～10个标签，因为这些概念是相互关联的。关于“云计算”的帖子可能会提到“AWS”，而关于“机 器学习”的帖子也可能涉及“编程语言”。 此外， Notebook 745 jupyter notebook --generate-config 然 后， 在Jupyter Notebook配 置 文 件 的 末 尾 添 加 以 下 行 （对 于Linux/macOS， 通 常 位 于~/.jupyter/ jupyter_notebook_config.py）： c.NotebookApp.contents_manager_class = 'notedown

the Image package as well (available for Windows as an option in the installer, and available for Linux from Octave-Forge ). 2 Linear Regression Recall that the linear regression model is hθ(x) = θT