a.cpp 的用途在于运行 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 that document for more information. 1.4.4 PPL 评测 llama.cpp 为我们提供了评估 GGUF 模型 PPL 性能的方法。为了实现这一点，你需要准备一个数据集，比如 “wiki 测试”。这里我们展示了一个运行测试的例子。 第一步，下载数据集： wget https://s3.amazonaws.com/research.metamind.i bitsandbytes 和 llama-cpp-python ，我建议您直接通过 pip 进行安装。但 是，暂时请不要使用 GGUF，因为其与 TGW 配合时的性能表现不佳。在完成所需包的安装之后，您需要 准备模型，将模型文件或目录放在 “./models“文件夹中。例如，您应按照以下方式将 “transformers“模型目录 Qwen1.5-7B-Chat 放置到相应位置。例如，您应该将 Qwen1.5-7B-Chat

Edition 0.0 Cover design by Dezeming Family Published by Dezeming Printed in China 目录 0.1 本书前言 5 1 准备章节 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 入门教程——从全连接网络开始。 书中的示例代码在网站页面可以找到。每节末尾会提示“本节代码见 chapterX.py”。 20211006：完成本书第一版。 5 1. 准备章节 1.1 导入 pytorch 6 1.2 导入样本数据 7 本章节将神经网络训练之前的准备工作进行全面介绍。但我们并不介绍如何安装 pytorch，一是由 于不同版本的 pytorch 会依赖于不同的 cuda 工具，二是因为官网资料非常齐全，也有很多博客来 . Size ( [ 2 , 2 ] ) 对于二维 tensor 之间的相乘，@ 和 .matmul 函数表示矩阵相乘；∗ 和 .mul 表示矩阵元素之 间相乘： 6 Chapter 1. 准备章节 7 y = data_tensor @ data_tensor .T print (y) y = data_tensor ∗ data_tensor print (y) 输出分别是：

基础：目标检测问题定义与说明 • 基础：R-CNN系列二阶段模型综述 • 基础：YOLO系列一阶段模型概述 • 基础：RetinaNet 与 Facol Loss 带来了什么 • 应用：检测数据准备与标注 • 应用：划分检测训练集与测试集 • 应用：生成CSV 格式数据集与标注 • 应用：使用 TensorFlow 2 训练 RetinaNet • 应用：使用 RetinaNet 检测货架商品 • 数据预处理的数据增强方法； • 定位误差函数的实现方法； • 不同AI框架； • 训练时候的不同设置参数，如batch_size, 输入图片大小，学习率，学习衰减率等因素； 应用：检测数据准备与标注 检测数据标注工具-labelImg https://github.com/tzutalin/labelImg pip 安装 labelImg $ pip3 install labelImg

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 模型可视化 • pydot

Worker 返回参数 Request Handler Parameter Server 更新参数 � 异步参数处理流⽔线 参数 预准备 Batch⼊队列 Batch⼊队列 � 效果： � 在不影响训练效果的情况下，降低参数准备与更新耗时，提 ⾼训练速度。训练耗时下降超50% � 异步storage线程，⽀持基于冷热数据的多级存储。内存消 耗下降30%-70% 磁盘 训练

用其他形状（例如三维张量）替换广播机制中按元素操作的两个张量。结果是否与预期相同？ Discussions36 2.2 数据预处理 为了能用深度学习来解决现实世界的问题，我们经常从预处理原始数据开始，而不是从那些准备好的张量格 式数据开始。在Python中常用的数据分析工具中，我们通常使用pandas软件包。像庞大的Python生态系统中 的许多其他扩展包一样，pandas可以与张量兼容。本节我们将简要介绍使用pandas预处理原始数据，并将原 no_grad(): for param in params: param -= lr * param.grad / batch_size param.grad.zero_() 3.2.7 训练 现在我们已经准备好了模型训练所有需要的要素，可以实现主要的训练过程部分了。理解这段代码至关重要， 因为从事深度学习后，相同的训练过程几乎一遍又一遍地出现。在每次迭代中，我们读取一小批量训练样本， 并通过我们的模 shape, y.dtype) break torch.Size([32, 1, 64, 64]) torch.float32 torch.Size([32]) torch.int64 我们现在已经准备好使用Fashion‐MNIST数据集，便于下面的章节调用来评估各种分类算法。 小结 • Fashion‐MNIST是一个服装分类数据集，由10个类别的图像组成。我们将在后续章节中使用此数据集来

开发环境准备 主讲人：龙良曲 开发环境 ▪ Python 3.7 + Anaconda 5.3.1 ▪ CUDA 10.0 ▪ Pycharm Community ANACONDA CUDA 10.0 ▪ NVIDIA显卡 CUDA 安装确认 路径添加到PATH CUDA 测试 PyTorch安装 管理员身份运行cmd PyCharm ▪ 配置Interpreter

24 2.Transformer的工作流程 什么是查询向量Q、键向量K和值向量V？ 计算得分 分数除以8，然后通过softmax传递结果。 将每个值向量乘以softmax分数(这是 为了准备之后将它们求和)。 对加权值向量求和，然后即得到自注 意力层在该位置的输出。 Attention(?, ?, ?) = softmax ??? ?? ? 25 2.Transformer的工作流程

，那就是短时记忆(Short-term memory)。考虑一个长句子： 今天天气太好了，尽管路上发生了一件不愉快的事情，…，我马上调整好状态，开开 心心地准备迎接美好的一天。 根据我们的理解，之所以能够“开开心心地准备迎接美好的一天”，在于句子最开始处点名 了“今天天气太好了”。可见人类是能够很好地理解长句子的，但是循环神经网络却不一 定。研究人员发现，循环神经网络在处理较长的句子时，往往只能够理解有限长度内的信 前面我们介绍了在给出样本及其的标签的情况下，神经网络如何学习的算法，这类算 法需要学习的是在给定样本?下的条件概率?(?|?)。在社交网络蓬勃发展的今天，获取海量 的样本数据?，如图片视频、语音、文本等，是相对容易的，但困难的是准备这些数据所 对应的标签信息，例如机器翻译，除了收集源语言的对话文本外，还需要待翻译的目标语 言文本数据。数据的标注工作目前主要还是依赖人的先验知识(Prior Knowledge)来完成，如 亚马逊的