capable of natural language understanding, text generation, vision understanding, audio understanding, tool use, role play, playing as AI agent, etc. 最新版本 Qwen1.5 有以下特点： • 6 种模型规模，包括 0.5B、1.8B、4B、7B、14B 和 在各区域和云平台中为您挑选最便宜的资源。无需任何托管解决方案的 额外加价。 • 将服务扩展到多个副本上，所有副本通过单一 endpoint 对外提供服务 • 所有内容均保存在您的云账户中（包括您的虚拟机和 bucket） • 完全私密 - 没有其他人能看到您的聊天记录 22 Chapter 1. 文档 Qwen 1.11.2 安装 SkyPilot 我们建议您按照 指示 安装 SkyPilot。以下为您提供了一个使用 { "from": "gpt", "value": "model response" } ], "system": "system prompt (optional)", "tools": "tool description (optional)" } ] 2. 在 data/dataset_info.json 文件中提供您的数据集定义，并采用以下格式： 1.12. 有监督微调 35 Qwen

pout/erosion2d ���� random_normal/random_shuffle/multinomial/random_gamma ����� string_to_hash_bucket/reduce_join/substr/encode_base64 ������ encode_png/resize_images/rot90/hsv_to_rgb/adjust_gamma

asfreq（freq，method = None，how = None，normalize = False，fill_value = None ） ➢ freq -- 表示计时单位。 ➢ how -- 可以取值为start或end，默认为end。 ➢ normalize -- 表示是否将时间索引重置为午夜。 ➢ fill_value -- 用于填充缺失值的值。 41 4.重采样 01 时间序列的基本操作 列数据重新采样和频率转换的便捷的方法。 resample(rule, how=None, axis=0, fill_method=None, clo sed=None, label=None, ...) ➢ rule -- 表示重采样频率的字符串或DateOffset。 ➢ fill_method -- 表示升采样时如何插值。 ➢ closed -- 设置降采样哪一端是闭合的。

been shifted up. These pixels need to be “filled” up. The deep learning frameworks provide several fill-up or interpolation algorithms to address the holes. Figure 3-6: Image Transformations. The source WORD2VEC_LEN with zero values vector = np.zeros(shape=(len(text), MAX_SEQ_LEN, WORD2VEC_LEN)) # Fill up zero vector with the actual word vectors from the language model for tidx, doc in enumerate(nlp

height_shift_range=0.0, brightness_range=None, shear_range=0.0, zoom_range=0.0, channel_shift_range=0.0, fill_mode='nearest', cval=0.0, horizontal_flip=False, vertical_flip=False, rescale=None, preprocessing_function=None upper]。随机缩放范围。如果是浮点数，[lower, upper] = [1-zoom_range, 1+zoom_range]。 • channel_shift_range: 浮点数。随机通道转换的范围。 • fill_mode: {“constant”, “nearest”, “reflect” or “wrap”} 之一。默认为 ‘nearest’。输入边界以外的 点根据给定的模式填充： – ‘constant’: – ‘reflect’: abcddcba|abcd|dcbaabcd – ‘wrap’: abcdabcd|abcd|abcdabcd • cval: 浮点数或整数。用于边界之外的点的值，当 fill_mode = "constant" 时。 • horizontal_flip: 布尔值。随机水平翻转。 • vertical_flip: 布尔值。随机垂直翻转。 • rescale: 重缩放因子。默认为

Illustrated Word2vec - https://jalammar.github.io/illustrated-word2vec/ The nifty embedding projector tool visualizes embeddings in three dimensions and enables to see which embeddings lie close to a given the sanity check. You can further play with this tool to visualize the embeddings for different words. Figure 4-10: Using the embedding projector tool to visualize the word2vec embeddings in 3-D. Now

You should get a figure similar to Fig. 2. If you are using Matlab/Octave, you can use the orbit tool to view this plot from different viewpoints. What is the relationship between this 3D surface and

们通过net[0]选择网络中的第一个图层，然后使用weight.data和bias.data方法访问参数。我们还可以使用 替换方法normal_和fill_来重写参数值。 net[0].weight.data.normal_(0, 0.01) net[0].bias.data.fill_(0) tensor([0.]) 3.3.5 定义损失函数 计算均方误差使用的是MSELoss类，也称为平方L2范数。默认情况下，它返回所有样本损失的平均值。 return d2l.plt.Rectangle( xy=(bbox[0], bbox[1]), width=bbox[2]-bbox[0], height=bbox[3]-bbox[1], fill=False, edgecolor=color, linewidth=2) 在图像上添加边界框之后，我们可以看到两个物体的主要轮廓基本上在两个框内。 fig = d2l.plt.imshow(img)

this approach, we can process huge amount of features, which makes deep learning a very powerful tool. Deep learning algorithms are also useful for the analysis of unstructured data. Let us go through

with the 21.04 and 21.05 releases is an incorrect version with respect to the DLProf command line tool included in those releases. To correct this, use the following command: $ pip install --index-urlhttps://developer plugin included with the 21.04 release is an incorrect version with respect to the DLProf command line tool included in those releases. To correct this, use the following command: $ pip install --index-urlhttps://developer