integration for PyTorch and brings the capabilities of TensorRT directly to Torch in one line Python and C++ APIs. ‣ Starting with the 22.05 release, the PyTorch container is available for the Arm SBSA platform Preview 1.13.0a0+340c412 22.05 NVIDIA CUDA 11.7.0 1.12.0a0+8a1a93a TensorRT 8.2.5 22.04 NVIDIA CUDA 11.6.2 1.12.0a0+bd13bc6 TensorRT 8.2.4.2 22.03 20.04 NVIDIA CUDA 11.6.1 1.12.0a0+2c916ef TensorRT RN-08516-001_v23.07 | 8 Container Version Ubuntu CUDA Toolkit PyTorch TensorRT 22.02 1.11.0a0+17540c5cTensorRT 8.2.3 22.01 NVIDIA CUDA 11.6.0 1.11.0a0+bfe5ad28TensorRT 8.2.2 21.12 TensorRT 8.2.1.8

• 为什么用Go - 比起C++，更易于实践各种并发模式 - 比起Java，更加简洁，更易于与C/C++交互 - 比起脚本语言，类型和内存安全，保证重构效率与产品质量 - 完善的配套工具，如go test, gofmt, go lint, race-detector Go语言在高性能系统中的实践经验 • 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 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 • 在构建这个规模的系统中，我们广泛使用了Kubernetes、Go等流行技

Waymo 自动驾驶 交通 美国 2016年 C轮融资 估值1050亿美元 18 ABB Robotics 机器人及自动化技术 机器人 瑞士 1988年 上市 市值514亿美元 19 Fanuc（发那科） 机器人技术 制造 日本 1956年 上市 市值362亿美元 20 Preferred Networks 深度学习、机器学习技术 物联网 日本 2016年 C轮融资 估值20亿美元 9 机器学习的范围 Python模块-NumPy ⚫NumPy NumPy是一个用Python实现的科学计算的扩展程序库，包括： 1、一个强大的N维数组对象Array； 2、比较成熟的（广播）函数库； 3、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包； 4、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。numpy和稀疏矩阵运算包scipy 配合使用更加方便。 NumPy（Numeric Python）提供了许多高级的数值编程工具，如：矩阵数据类型、 据类型、 矢量处理，以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。多为很多大型金融 公司使用，以及核心的科学计算组织如：Lawrence Livermore，NASA用其处理一些 本来使用C++，Fortran或Matlab等所做的任务。 60 Python模块-NumPy 切片 61 Python模块-NumPy 广播 62 Python模块-Pandas ⚫Pandas

Waymo 自动驾驶 交通 美国 2016年 C轮融资 估值1050亿美元 18 ABB Robotics 机器人及自动化技术 机器人 瑞士 1988年 上市 市值514亿美元 19 Fanuc（发那科） 机器人技术 制造 日本 1956年 上市 市值362亿美元 20 Preferred Networks 深度学习、机器学习技术 物联网 日本 2016年 C轮融资 估值20亿美元 9 不同视角的深度学习 Python模块-NumPy ⚫NumPy NumPy是一个用Python实现的科学计算的扩展程序库，包括： 1、一个强大的N维数组对象Array； 2、比较成熟的（广播）函数库； 3、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包； 4、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。numpy和稀疏矩阵运算包scipy 配合使用更加方便。 NumPy（Numeric Python）提供了许多高级的数值编程工具，如：矩阵数据类型、 据类型、 矢量处理，以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。多为很多大型金融 公司使用，以及核心的科学计算组织如：Lawrence Livermore，NASA用其处理一些 本来使用C++，Fortran或Matlab等所做的任务。 61 Python模块-NumPy 切片 62 Python模块-NumPy 广播 63 Python模块-Pandas ⚫Pandas

现在，你可以选择流式模式或非流式模式与 Qwen1.5 进行对话。继续阅读文档，并尝试探索模型推理的更多 高级用法！” 1.4 llama.cpp llama.cpp 是一个 C++ 库，用于简化 LLM 推理的设置。它使得在本地机器上运行 Qwen 成为可能。该库是 一个纯 C/C++ 实现，不依赖任何外部库，并且针对 x86 架构提供了 AVX、AVX2 和 AVX512 加速支持。此 外，它还提供了 2、3、4、5、6 以及 中每个样本都是一段文 本。由于我们直接使用微调数据来进行校准，所以我们首先使用 ChatML 模板对其进行格式化。例如： data = [] for msg in messages: msg = c['messages'] text = tokenizer.apply_chat_template(msg, tokenize=False, add_generation_ �→prompt=False) 您可以使用 serve-72b.yaml 中的可用的 GPU 来在单个实例上部署 Qwen1.5-72B-Chat 的基于 vLLM 的适 配 OpenAI API 的服务 sky launch -c qwen serve-72b.yaml 2. 向该 endpoint 发送续写请求： IP=$(sky status --ip qwen) curl -L http://$IP:8000/v1/completions

型、矢量处 理，以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。多为很多大 型金融公司使用，以及核心的科学计算组织如：Lawrence Livermore， NASA 用其处理一些本来使用 C++，Fortran 或 Matlab 等所做的任务。 NumPy是什么？ 6 标准的Python中用list（列表）保存值，可以当做数组使用，但因为列表 中的元素可以是任何对象，所以浪费了CPU运算时间和内存。 22222222, 0.33333333, 0.44444444,0.55555556, 0.66666667, 0.77777778, 0.88888889, 1. ]) > c = np.linspace(0, 1, 10, endpoint=False) array([ 0. , 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8 4.]) > a.dtype dtype('float64') ndarray的shape属性用来获得它的形状，也可以自己指定 。 > c = np.array([[1, 2, 3, 4], [4, 5, 6, 7], [7, 8, 9, 10]]) > c.shape (3, 4) > a = np.array([1, 2, 3, 4]) > d = a.reshape((2,2)) array([[1

的压缩、量化、服务器端云化部署、推理端 SDK 支持等方面 Pytorch 也在不断的演化改进。 在操作系统与 SDK 支持方面，Pytorch 从最初的单纯支持 Python 语言到如今支持 Python/C++/Java 主流编程语言， 目前已经支持 Linux、Windows、MacOS 等主流的操作系统、 同时全面支持 Android 与 iOS 移动端部署。 在版本发布管理方面，Pytorch 动态图更加趋向于开发者平时接触的面向对象的编程方式，也 更容易被开发者理解与接受。下图是一个简单的计算图示例： 图 1-4（计算图示意） 图 1-4 中最底层三个节点表示计算图的输入张量数据节点（a、 b、c）、剩下节点表示操作、带箭头的线段表示数据的流向。 ● 自动微分 使用 Pytorch 构建神经网络（计算图）模型之后，一般都是通 过反向传播进行训练，使用反向传播算法对神经网络中每个参 数 除了直接声明常量数组的方式，Pytorch 框架还支持类似 Matlab 方式的数组初始化方式，可以定义数组的维度，然后 初始化为零，相关的演示代码如下： c = torch.zeros([2, 4], dtype=torch.float32) print(c) PyTorch + OpenVINO 开发实战系列教程 第一篇 7 运行结果： tensor([[0., 0., 0., 0.],

by Joseph Paul Cohen, demo on Nexus 4 Fit the core library with all dependencies into a single C++ source file Easy to compile on … Amalgamation Runs in browser with Javascript

In typical neural-networks: C is the weight matrix. D is often a one-dimension vector, hence the addition is cheap both from the latency point of view and size wise (since C dominates the size). In fact the Multiply-Accumulate operation (MAC). Figure 2-9 describes the MAC operation for A = BC + D. B, C, and D are all matrices. The number of MACs in a model is another metric to measure its complexity in the python language. Naturally, it is possible to use other languages (like Java for Android or C++ for iOS and other platforms) for inference. The authoritative guide for TFLite inference is available

computing. CNTK is deep learning framework developed by Microsoft. It uses libraries such as Python, C#, C++ or standalone machine learning toolkits. Theano and TensorFlow are very powerful libraries but difficult and type python, you could see the response similar as specified below, Python 3.6.5 (v3.6.5:f59c0932b4, Mar 28 2018, 17:00:18) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] on win32 Type "help", "copyright", "credits" Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/cf/a4/d5387a74204542a60ad1baa84cd2d3353 c330e59be8cf2d47c0b11d3cde8/ numpy-3.1.1-cp36-cp36m- macosx_10_6_intel.macosx_10_9_intel.macosx_10_9_x86_64