qwen7b -f Modelfile 完成后，你即可运行你的 ollama 模型： ollama run qwen7b 1.6 Text Generation Web UI Text Generation Web UI（简称 TGW，通常被称为“oobabooga”）是一款流行的文本生成 Web 界面工具，类似 于 AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui Qwen1.5-7B-Chat │ │ ├── config.json │ │ ├── generation_config.json (续下页) 1.6. Text Generation Web UI 11 Qwen (接上页) │ │ ├── model-00001-of-00004.safetensor │ │ ├── model-00002-of-00004.safetensor │ 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演的乐趣，并使用不同类型的量化模型。您可 以训练诸如 LoRA 这样的算法，并将 Stable Diffusion

directional derivative of f in the direction of u can be represented as ∇uf (x) = n � i=1 f ′ i (x) · ui Feng Li (SDU) Linear Regression September 13, 2023 11 / 31 Gradient (Contd.) Proof. Letting g(h) chain rule, g′(h) = n � i=1 f ′ i (x) d dh(xi + hui) = n � i=1 f ′ i (x)ui (2) Let h = 0, then g′(0) = �n i=1 f ′ i (x)ui, by substituting which into (1), we complete the proof. Feng Li (SDU) Linear

When printing, please use CMYK or the listed Pantone code. For UI button elements, please reference “Color Variations for UI Buttons” to apply the color properly. 9 Brand Guidelines PyTorch

语k模型——总结 排序应用——g性化表征 排序应用——g性化表征 ����������� � ���������������������q������R�����yd���� � ��s�ui��������o�e�s������������� � 2������������ ����s���� � ������1��s�������T����������� �������v�

特征过滤 模型训练 1.支持回归和分类 2.支持LR、FM、 DeepFM等模型 3.支持SGD 、 FTRL 、 Adagrad等优化算法 模型评估 1.独立模型评估 2.配置化 3.UI展示 3 在线机器学习-实时模型训练 • 模型选择 • LR : 基础模型，对特征工程依赖较强 • FM：大规模稀疏数据下的特征组合问题 • DeepFM • 优化算法选择 • FTR

PyTorch, a model is represented by a regular Python class that inherits from the Module class. • Two components • __init__(self): it defines the parts that make up the model —in our case, two parameters, a kind of a Python list of tuples, each tuple corresponding to one point (features, label) • 3 components: • __init__(self) • __get_item__(self, index) • __len__(self) • Unless the dataset is huge

decomposition 模块包含了一系列无监督降维算法 from sklearn.decomposition import PCA 导入PCA库，设置主成分数量为3，n_components代表主成分数量 pca = PCA(n_components=3) 训练模型 pca.fit(X) 投影后各个特征维度的方差比例(这里是三个主成分) print(pca.explained_variance_ratio_)

human designed models. However, the key contribution of NASNet was the focus on predicting the components of child networks which enabled the construction of multiscale networks without needing to tweak ), dict(name='combinations', values=['add', 'concat'], count=1), ] The STATE_SPACE has three components to mimic the NASNet search space. The hidden_state element can take two values to represent the

compression, and the MP3 format for audio. DCT breaks down the given input data into independent components of which the ones that don’t contribute much to the original input can be discarded, based on the graph using the create_model() function. Then, it compiles the model by providing the necessary components the framework needs to train the model. This includes the loss function, the optimizer, and finally

表示二元标量运算符，这意味着该 函数接收两个输入，并产生一个输出。给定同一形状的任意两个向量u和v和二元运算符f，我们可以得到向 量c = F(u, v)。具体计算方法是ci ← f(ui, vi)，其中ci、ui和vi分别是向量c、u和v中的元素。在这里，我们 通过将标量函数升级为按元素向量运算来生成向量值 F : Rd, Rd → Rd。 对于任意具有相同形状的张量，常见的标准算术运算符（ du dx. (2.4.10) 68 2. 预备知识 现在考虑一个更一般的场景，即函数具有任意数量的变量的情况。假设可微分函数y有变量u1, u2, . . . , um，其 中每个可微分函数ui都有变量x1, x2, . . . , xn。注意，y是x1, x2� . . . , xn的函数。对于任意i = 1, 2, . . . , n，链式 法则给出： ∂y ∂xi = ∂y ∂u1 设我们有一个训练集{(x1, y1), . . . , (xn, yn)} 和一个未标 记的测试集{u1, . . . , um}。对于协变量偏移，我们假设1 ≤ i ≤ n的xi来自某个源分布，ui来自目标分布。以 下是纠正协变量偏移的典型算法： 1. 生成一个二元分类训练集：{(x1, −1), . . . , (xn, −1), (u1, 1), . . . , (um, 1)}。 2