AutoGPTQ，这意味着您能够直接在 Transformers 中使用量化后的模型。以下 是一个非常简单的代码片段示例，展示如何运行 Qwen1.5-7B-Chat-GPTQ-Int8 （请注意，对于每种大 小的 Qwen1.5 模型，我们都提供了 Int4 和 Int8 两种量化版本）： from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer chat_response) 1.10.4 多卡分布式部署 要提高模型的处理吞吐量，分布式服务可以通过利用更多的 GPU 设备来帮助您。特别是对于像 Qwen1. 5-72B-Chat 这样的大模型，单个 GPU 无法支撑其在线服务。在这里，我们通过演示如何仅通过传入参数 tensor_parallel_size ，来使用张量并行来运行 Qwen1.5-72B-Chat 模型： from vllm OOM（内存溢出）问题。我们推荐您尝试两个参数进行修复。第一个参数是 --max-model-len 。我们提供的默认最大位置嵌入（max_position_embedding）为 32768，因此服务时的最 大长度也是这个值，这会导致更高的内存需求。将此值适当减小通常有助于解决 OOM 问题。另一个您可以 关注的参数是 --gpu-memory-utilization 。默认情况下，该值为 0.9 ，您可以将其调高以应对

词汇表征和文本数据处理 02 词嵌入 05 GPT 3 1.词汇表征 01 词汇表征和文本数据处理 03 Word2Vec 04 GloVe 02 词嵌入 05 GPT 4 1.词汇表征和文本数据处理 5 1.词汇表征和文本数据处理 6 1.词汇表征和文本数据处理 7 1.词汇表征和文本数据处理 8 2.词嵌入 词嵌入 03 Word2Vec 04 GloVe 02 词嵌入 05 GPT 01 词汇表征和文本数据处理 9 2.词嵌入 “Sally Johnson is an orange farmer.” “Robert Lin is an apple farmer.” 10 2.词嵌入 如何用词嵌入做迁移学习的步骤。 第一步，先从大量的文本集中学习词嵌入。 13 2.词嵌入 嵌入矩阵 14 3.Word2Vec 03 Word2Vec 04 GloVe 02 词嵌入 05 GPT 01 词汇表征和文本数据处理 15 3.Word2Vec 语言模型的训练机制就是这样 1.我们获得了大量文本数据（例如，所 有维基百科文章）。然后 2.我们有一个窗口（比如说三个单词） ，我们会对所有文本进行滑动。

据分析师首选的机器学习工具包。 自2007年发布以来，scikit-learn已经成为Python重要的机器学习库了， scikit-learn简称sklearn，支持包括分类，回归，降维和聚类四大机器学 习算法。还包括了特征提取，数据处理和模型评估三大模块。 5 6 2.Scikit-learn主要用法 01 Scikit-learn概述 02 Scikit-learn主要用法 03 Scikit-learn案例

习和统计建模等领域的快速发展。有了这些进步，我们现在可以制造比以往任何时候都更自主的汽车（不过 可能没有一些公司试图让大家相信的那么自主），可以自动起草普通邮件的智能回复系统，帮助人们从令人 压抑的大收件箱中解放出来。在围棋等棋类游戏中，软件超越了世界上最优秀的人，这曾被认为是几十年后 的事。这些工具已经对工业和社会产生了越来越广泛的影响，改变了电影的制作方式、疾病的诊断方式，并 在基础科学中 Cov(X, Y ): 随机变量X和Y 的协方差 • ρ(X, Y ): 随机变量X和Y 的相关性 • H(X): 随机变量X的熵 • DKL(P∥Q): P和Q的KL‐散度 复杂度 • O：大O标记 Discussions11 11 https://discuss.d2l.ai/t/2089 目录 15 16 目录 1 引言 时至今日，人们常用的计算机程序几乎都是软件开发人员 现在，假如需要我们编写程序来响应一个“唤醒词”（比如“Alexa”“小爱同学”和“Hey Siri”）。我们试 着用一台计算机和一个代码编辑器编写代码，如 图1.1.1中所示。问题看似很难解决：麦克风每秒钟将收集大 约44000个样本，每个样本都是声波振幅的测量值。而该测量值与唤醒词难以直接关联。那又该如何编写程 序，令其输入麦克风采集到的原始音频片段,输出{是, 否}（表示该片段是否包含唤醒词）的可靠预测呢？我

器人等领域取得了重大突破，部分任务上 甚至超越了人类智能水平，开启了以深层神经网络为代表的人工智能的第三次复兴。深层 神经网络也有了一个新名字，叫作深度学习。一般来讲，神经网络和深度学习的区别并不 大，深度学习特指基于深层神经网络实现的模型或算法。人工智能、机器学习、神经网络 和深度学习四者之间的关系如图 1.1 所示。 人工智能 机器学习 神经网络 深度学习 图 1.1 人工智能、机器学习、神经网络和深度学习 法，它仍然属于机器学习的范 畴。受限于计算能力和数据量，早期的神经网络层数较浅，一般在 1~4 层左右，网络表达 能力有限。随着计算能力的提升和大数据时代的到来，高度并行化的 GPU 和海量数据让大 规模神经网络的训练成为可能。 2006 年，Geoffrey Hinton 首次提出深度学习的概念。2012 年，8 层的深层神经网络 AlexNet 发布，并在图片识别竞赛中取得了巨大的性能提升，此后几十层、数百层、甚至 TensorFlow。 1.5.3 功能演示 深度学习的核心是算法的设计思想，深度学习框架只是我们实现算法的工具。对工具 的理解有助于加深对算法的掌握程度。下面将演示 PyTorch 深度学习框架的三大核心功 能，从而帮助我们理解框架在算法设计中扮演的角色。 1) 加速计算 神经网络本质上由大量的矩阵相乘、矩阵相加等基本数学运算构成，TensorFlow 的重 要功能就是利用 GPU 方便地实现并行计算加速功能。为了演示

 Item侧：预计算带来的副作用，不能使用实时特征 点击(+) 仅曝光 同地域 全体集合 分布偏差大 无效信息多 样本分布 • 在线、近线、离线全流程解决方案 召回模型通路 • 粗排模型 • 精排模型 排序模型解决方案 • 粗排阶段的特点  候选集大，通常在千到万级别  线上的响应时间要求高，通常在几到十几ms • 简单模型  计算耗时短：线性模型LR、树模型

第六部分 实战 TensorFlow 验证码识别 扫描二维码 试看/购买《TensorFlow 快速入门与实战》视频课程 • 准备模型开发环境 • 生成验证码数据集 • 输入与输出数据处理 • 模型结构设计 • 模型损失函数设计 • 模型训练过程分析 • 模型部署与效果演示 第六部分 目录 准备模型开发环境 第三方依赖包 数据集生成 • Pillow • captcha “Hello TensorFlow” Try it 输入与输出数据处理 输入数据处理 图像处理：RGB图 -> 灰度图 -> 规范化数据 输入数据处理 适配 Keras 图像数据格式：“channels_frist” 或 “channels_last” 输出数据处理 One-hot 编码：验证码转向量 输出数据处理 解码：模型输出向量转验证码 argmax “Hello TensorFlow”

方法专门用于绘制3维的散点图。 数据归一化（3D） 数据处理：NumPy NumPy 是一个 BSD 开源协议许可的，面向 Python 用户的基础科学计算库，在多 维数组上实现了线性代数、傅立叶变换和其他丰富的函数运算。 X y 创建线性回归模型（数据流图） 创建会话（运行环境） 使用 TensorBoard 可视化模型数据流图 TensorBoard 可视化工具 在数据处理过程中，用户通常想要可视化地直观查看数据集分布情况。 VS ✅ 名字作用域与抽象节点 创建 FileWriter 实例 启动 TensorBoard 实战 TensorFlow 房价预测 实战 TensorFlow 房价预测 工作流 数据处理 设计模型 (数据流图) 可视化 数据流图 训练模型 “Hello TensorFlow” Try it 扫描二维码 试看/购买《TensorFlow 快速入门与实战》视频课程

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