可以在其他软件中执行，或者为了获得科学的理解而进行 检查。 之前的介绍中，我们只依靠深度学习框架来完成训练的工作，而忽略了操作参数的具体细节。本节，我们将 介绍以下内容： • 访问参数，用于调试、诊断和可视化； • 参数初始化； • 在不同模型组件间共享参数。 我们首先看一下具有单隐藏层的多层感知机。 74 https://wiki.python.org/moin/GlobalInterpreterLock 性”。 2. 局部性（locality）：神经网络的前面几层应该只探索输入图像中的局部区域，而不过度在意图像中相隔 较远区域的关系，这就是“局部性”原则。最终，可以聚合这些局部特征，以在整个图像级别进行预测。 让我们看看这些原则是如何转化为数学表示的。 6.1.2 多层感知机的限制 首先，多层感知机的输入是二维图像X，其隐藏表示H在数学上是一个矩阵，在代码中表示为二维张量。其 中X和H 5 examples/sec on cuda:0 小结 • Inception块相当于一个有4条路径的子网络。它通过不同窗口形状的卷积层和最大汇聚层来并行抽取 信息，并使用1×1卷积层减少每像素级别上的通道维数从而降低模型复杂度。 • GoogLeNet将多个设计精细的Inception块与其他层（卷积层、全连接层）串联起来。其中Inception块 的通道数分配之比是在ImageNet数据集上通过大量的实验得来的。

层)、DenseNet121(121 层)等模型相继被提出，同时输入图 片的大小也从28 × 28逐渐增大，变成224 × 224、416 × 416等，这些变化使得网络的总参 数量可达到千万、上亿级别，如图 1.13 所示。 网络规模的增大，使得神经网络的容量也相应增大，从而能够学习到复杂的数据模 态，模型的性能也会随之提升；另一方面，网络规模的增大，意味着更容易出现过拟合现 象，训练需要的数据集和计算代价也会变大。 得益于发布时间较早，以及 Google 在深度学习领域的影响力，TensorFlow 很快成为最 流行的深度学习框架。但是由于 TensorFlow 接口设计频繁变动，功能设计重复冗余， 符号式编程开发和调试非常困难等问题，TensorFlow 1.x 版本一度被业界诟病。2019 年，Google 推出 TensorFlow 2 正式版本，将以动态图优先模式运行，从而能够避免 TensorFlow 1 PyTorch 是 Facebook 基于原 Torch 框架推出的采用 Python 作为主要开发语言的深度学 习框架。PyTorch 借鉴了 Chainer 的设计风格，采用命令式编程，使得搭建网络和调试 网络非常方便。尽管 PyTorch 在 2017 年才发布，但是由于精良紧凑的接口设计， PyTorch 在学术界获得了广泛好评。在 PyTorch 1.0 版本后，原来的 PyTorch 与 Caffe2

l单机、简易分布式人脸检测、跟踪、比对平台 l处理数十路到数百路监控摄像头数据 l千万级别深度学习特征检索 l行业试水 2018-2019 l云原生Cloud-Native超大规模视图存储、处理、检 索 l处理数万到数十万路，城市范围级别监控、门禁摄 像头数据 l10-100 Billion级别深度学习特征检索 - PB以上级别数据库存储 - 100PB级别抓拍图片存储 - 每秒万次并发检索请求 l大规模推广应用 Go在开发高性能应用上也有一些不足， 对比C++： - 无法直接控制操作系统线程，CUDA 调用需要特殊处理 - 部分标准库实现依赖reflect，性能较 差 - GC的带来的开销，如在Go Heap上 构建百万以上级别的对象缓存，需要 仔细优化 百倍慢于等价的C实现！ 回顾 • 智慧城市中，在智能安防领域机器视觉有着爆发式应用 • 我们使用基于深度学习的机器视觉技术，构建了超大规模的自我演化 的分布式智能系统

美团点评用户平台研究员 自我介绍 自我介绍 2011年硕士毕业于南京大学计算机科学与技术系。毕业后曾在百度凤巢从事机器学习 工程相关的工作，加入美团后，负责超大规模机器学习系统，从无到有搭建起支持千亿 级别规模的深度学习系统，与推荐、搜索、广告业务深度合作，在算法上提供从召回到 排序的全系统优化方案，在工程上提供离线、近线、在线的全流程解决方案。 目录 • 美团超大规模模型场景简介 • 超大规模机器学习MLX 美团推荐 美团搜索 美团广告 美团应用场景简介 • 场景特点 亿级的用户，千万级的O2O商品 海量的用户行为，完整的交易闭环 LBS相关的推荐 • 模型特点 百亿级别的训练数据 千亿级别的模型特征 秒级实时的模型反馈 目录 • 美团超大规模模型场景简介 • 超大规模机器学习MLX  MLX平台目标  MLX平台架构 • 模型场景应用  召回模型 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  模型表达能力不足，效果一般 • 复杂模型  DNN模型解决耗时是关键，利用预计算解决耗时问题  效果保障：保证用户的个性化信息，降低候选集计算复杂度 粗排模型 • 精排阶段的特点  候选集较少，通常在百级别  线上耗时相对宽松，几十毫秒（视效果而定）

调度系统 一. 智能调度系统的 大数据分析监控 二. 智能调度系统中 的人工智能 三. 调度系统 智能调度系统的分析监控 17 • 真实再现调度场景细节 • 回溯定位异常调度原因，诊断调试算法 • 实时获取调度监控指标 • 及时预警引入人工干预 • 精准模拟实际订单分布情况 • 有效评估调度算法的改进效果 • 合理划分物流范围 • 节省调度运力，提升商户配送能力 • 云端虚拟队列，实现调度指派 云端虚拟队列，实现调度指派 • 提升物流效率 仿真系统 实时监控 时光机 寻宝系统 1 2 3 4 5 时光机系统—历史数据可视化分析 真实再现调度场景细节 回溯定位异常调度原因，诊断调试算法 18 1 实时监控系统—当前状况实时监控 19 实时获取调度监控指标 及时预警引入人工干预 2 仿真系统—未来效果仿真预测 订单 在岗骑 士数量 调度 算法 餐厅出餐 时间

更灵活的⽤法：模型多切⽚，按需上线 � Dssm � wdl ... 分布式Serving集群 副本1 副本2 Group 1 Group N 副本1 副本2 推理节点 SDK MB级别DNN部分 Sparse Hotkey TB级别Embedding部分 全量模型，TB级，低峰期（Cos存储） 增量模型，GB级，20分钟（Cos存储） 实时模型，KB级，秒（Kafka） 分布式 Serving集群 痛点： 1. 更少的values： 变⻓Embedding 特征出现次数少，⽤1个float 结合show/click，有效果提升 2. 更少的key： group lasso key级别的稀疏化 3. 更短的values a) 混合精度： float16+int8+int4 b) 量化压缩，1bit或2bit 优点：与优化器⽆关 缺点：1. 只适合低频特征多的场景

初始定义（在一行数学中）之后。 这些不同方法的直接优势在于它们允许您在向量的级别/单位而不是标量上进行操作。 为了完全理解线 性代数而不会迷失在复杂的索引操作中，关键是要用尽可能多的概念进行操作。 实际上所有的线性代数都处理某种矩阵乘法，花一些时间对这里提出的观点进行直观的理解是非常必要 的。 除此之外，了解一些更高级别的矩阵乘法的基本属性是很有必要的： 矩阵乘法结合律: 矩阵乘法分配律:

/quantize models/7B/qwen1_5-7b-chat-fp16.gguf models/7B/qwen1_5-7b-chat-q2_k.gguf q2_ �→k 我们现在提供了以下量化级别的 GGUF 模型：q2_k 、q3_k_m 、q4_0 、q4_k_m 、q5_0 、q5_k_m 、q6_k 和 q8_0 。欲了解更多信息，请访问 llama.cpp 。 1.10 vLLM 之一。在大多数情况下，我们建议在多 GPU 训练中使用 ZeRO3，但针对 Q-LoRA，我们推荐使用 ZeRO2。 有一系列需要调节的超参数。您可以向程序传递 --bf16 或 --fp16 参数来指定混合精度训练所采用的精 度级别。此外，还有其他一些重要的超参数如下： • --output_dir: the path of your output models or adapters. • --num_train_epochs:

发货 的] q : [我的 增 票 认证 已经 成功 为什么 还 没有 给 我 寄 发票 呢]; a : [您好 请问 有 什么 可 以 帮 您 的 呢] q : [可以 有 人员 上门 帮忙 安装 调试 吗]; a : [安装 师傅 上门 安装 的] q : [零钱宝 没 得 钱 呢]; a : [您 可以 在 易付宝 里 申请 一下] q : [他 说 等下 就 送]; a : [那 您 可以 先

CSV（comma-separated) 文件到数据框的功能。 数据可视化库：matplotlib & seaborn & mplot3d matplotlib 是一个 Python 2D 绘图库，可以生成出版物质量级别的图像和各种硬拷贝格式， 并广泛支持多种平台，如：Python 脚本，Python，IPython Shell 和 Jupyter Notebook。 seaborn 是一个基于 matplotlib的