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 版本并不兼容，导致几乎所有基于 TensorFlow 1.x 开发的算法、框架等都需要修改甚至重 写，因此可以将 TensorFlow 2 视为一个全新的框架。PyTorch 得益于其精简灵活的接口设 计，可以快速搭建和调试网络模型，在学术界获得好评如潮。根据 RISELab 的统计数据 ⑤，2018 年上半年至 2019 年上半年期间，PyTorch 增长幅度为 194%，而 TensorFlow 仅为 23%。对于初学者来说，PyTorch

3 提交主要更改 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 764 16.6 d2l API 文档 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 767 16.6 些情况下，我们通常会提供两个版本的示例：一个是我们从零开始实现一切，仅依赖张量操作和自动微分； 另一个是更实际的示例，我们使用深度学习框架的高级API编写简洁的代码。一旦我们教了您一些组件是如 何工作的，我们就可以在随后的教程中使用高级API了。 内容和结构 全书大致可分为三个部分，在 图1 中用不同的颜色呈现： 目录 3 图1: 全书结构 • 第一部分包括基础知识和预备知识。1节 经被TensorFlow26 （通常通过其高级API Keras27使用）、CNTK28、Caffe 229和Apache MXNet30所取代。第三代工具，即用 于深度学习的命令式工具，可以说是由Chainer31率先推出的，它使用类似于Python NumPy的语法来 描述模型。这个想法被PyTorch32、MXNet的Gluon API33和Jax34都采纳了。 “系统研究人员构建更

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

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

LSTM 模型 . . . . . . . . . . . . 15 3.2 函数式 API 指引 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 3.2.1 开始使用 Keras 函数式 API . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 4.2 Sequential 顺序模型 API . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 4.2.1 Sequential 顺序模型 API . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 4.3 函数式 API . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 4.3.1 Model 类 API . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

下，我们将展示如何使用 vLLM 构建一个与 OpenAI API 兼容的 API 服务。 首先，确保你已经安装 vLLM>=0.3.0 ： pip install vllm 运行以下代码以构建 vllm 服务。此处我们以 Qwen1.5-7B-Chat 为例： python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model Qwen/Qwen1.5-7B-Chat OpenAI's API key and API base to use vLLM's API server. openai_api_key = "EMPTY" openai_api_base = "http://localhost:8000/v1" client = OpenAI( (续下页) 1.2. 快速开始 5 Qwen (接上页) api_key=openai_api_key, b base_url=openai_api_base, ) chat_response = client.chat.completions.create( model="Qwen/Qwen1.5-7B-Chat", messages=[ {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}, {"role": "user", "content":

..................................................... 55 Keras v Functional API .................................................................................................. techniques to make high level neural network API easier and more performant. It supports the following features:  Consistent, simple and extensible API.  Minimal structure - easy to achieve the learning library used for numerical computational tasks developed by Google. Keras is a high level API built on top of TensorFlow or Theano. We know already how to install TensorFlow using pip. If it

highly optimized modules for popular Transformer architectures and an automatic mixed precision-like API that can be used seamlessly with your PyTorch code. ‣ A preview of Torch-TensorRT (1.4.0dev0) is now highly optimized modules for popular Transformer architectures and an automatic mixed precision-like API that can be used seamlessly with your PyTorch code. PyTorch Release 23.06 PyTorch RN-08516-001_v23 highly optimized modules for popular Transformer architectures and an automatic mixed precision-like API that can be used seamlessly with your PyTorch code. ‣ NVIDIA Deep Learning Profiler (DLProf) v1.8

Evaluation Log Server Graph Abstraction Data Flow API Manager Pipeline AVA 弹性深度学习平 台 L1 L2 L3 L4 L5 原子API 基础模型 感知层1 API 感知层2 API Vision 综合API 业务逻辑API Argus机器视觉系统 可自定义开发 Argus现有系统提供 Time to be

TensorFlow 生产级AI方案 TensorFlow 2 核心模块 TensorFlow 2 核心模块概览 tf.keras：分布式和高性能的 Keras • 构建和训练模型的高层次 API • API 完全兼容原生 Keras • 支持保存和加载 TensorFlow SavedModel • 支持 Eager Execution • 支持分布式训练 tf.data：功能强大的数据管理模块 distribute：一行代码实现分布式 Training API MirroredStrategy TPUStrategy MultiWorkerMirro redStrategy CentralStorageSt rategy ParameterServer Strategy OneDeviceStrate gy Keras API Supported Experimental support support Support planned post 2.0 Support planned post 2.0 No support yet Supported Estimator API Limited Support Not supported Limited Support Limited Support Limited Support Limited Support SavedModel：生产级