openai.api_server --model Qwen/Qwen1.5-7B-Chat 然后，您可以使用 create chat interface 来与 Qwen 进行交流： curl http://localhost:8000/v1/chat/completions -H "Content-Type: application/json" - �→d '{ "model": "Qwen/Qwen1 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, txt │ │ ├── tokenizer_config.json │ │ └── vocab.json 随后你需要运行 python server.py 来启动你的网页服务。请点击进入 `http://localhost:7860/?__theme=dark` 然后享受使用 Qwen 的 Web UI 吧！ 1.6.2 下一步 TGW 中包含了许多更多用途，您甚至可以在其中享受角色扮

where we expect exact optimal answers, machine learning applications can often tolerate approximate responses, since often there are no exact answers. Machine learning algorithms help build models, which as

. . . . . . . . . . . . . 134 7.2.1 mean_squared_error . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 134 7.2.2 mean_absolute_error . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 134 7.2.3 mean_absolute_percentage_error . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 134 7.2.4 mean_squared_logarithmic_error . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 134 7.2.5 Python shell 并通过下面的命令加载模块 import h5py 快速开始 38 如 果 模 块 导 入 没 有 错 误， 那 么 模 块 已 经 安 装 成 功， 否 则 你 可 以 在 http://docs.h5py.org/en/latest/build.html 中找到详细的安装说明。 模型 39 4 模型 4.1 关于 Keras 模型 在 Keras 中有两类主要的模型：Sequential

Perceptron http://www.iro.umontreal.ca/~vincentp/ift3395/lectures/backprop_old.pdf Perceptron：1958 http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.335.3398&rep=rep1&type=p df Perceptron http://www categories https://youtu.be/aygSMgK3BEM Perceptrons’ Limitation: 1969 http://science.sciencemag.org/content/165/3895/780 Is it Winter? http://www.iro.umontreal.ca/~vincentp/ift3395/lectures/backprop_old.pdf Multi-Layer Perceptron is coming ▪ New Issue: How to train MLP ▪ Chain Rules => Backpropagation http://www.iro.umontreal.ca/~vincentp/ift3395/lectures/backprop_old.pdf Backpropagation: First Spark

的算法，我们会在各自章节中介绍。其中本课程中，用梯度下降法作为主要的 优化算法。 26 机器学习的概念-模型评估 当损失函数给定时，我们将基于模型训练数据的误差(Training Error)和测试数据的 误差(Testing Error)作为模型评估的标准。 测试误差的具体定义为：????? = 1 ?′ ෍ ?=1 ?′ L ??, መ? ?? 其中，?′为测试数据数量，L(??, መ?( 在cmd环境下，切换到代码的 目录，输入命令： jupyter notebook之后就可以 启动jupyter botebook编辑器 ，启动之后会自动打开浏览器 ，并访问http://localhost:8088 ，默认跳转到 http://localhost:8088/tree 53 ⚫Pycharm https://www.jetbrains.com/pycharm/ Pycharm 提供 免费的社区版

均方误差（Mean Square Error,MSE） MSE = 1 ? ෍ ?=1 ? ( ?(?) − ෝ?(?))2 均方根误差 RMSE(Root Mean Square Error,RMSE) RMSE(?, ෝ?) = 1 ? ෍ ?=1 ? ( ?(?) − ෝ?(?))2 平均绝对误差（Mean Absolute Error,MAE） MAE(?, ෝ?) TIBSHIRANI R, BICKEL P, RITOV Y, et al. Least absolute shrinkage and selection operator[J]. Software: http://www.stat.stanford.edu/ tibs/lasso.html, 1996. 33 谢 谢！

引入的估计偏差，通常可以通过采样多组数据样本集合? = {(?(1), ?(1)),(?(2),?(2)),… , (?(?), ?(?))}，然后找出一条“最好”的直线，使得它尽可能地 让所有采样点到该直线的误差(Error，或损失 Loss)之和最小。 ? = 1. ? + . (?(1), ?(1)) (?(2), ?(2)) 图 2.4 带观测误差的估计模型 也就是说，由于观测误差 ∗ = arg min ?,? 1 ? ∑(??(?) + ? − ?(?)) 2 ? ?=1 其中?表示采样点的个数。这种误差计算方法称为均方误差(Mean Squared Error，简称 MSE）。 2.2 优化方法 现在来小结一下上述方案：目标是估计参数?和?，使得输入和输出满足线性关系 ?(?) = ??(?) + ?, ? ∈ [1, ?]。但是由于观测误差 Advances in Neural Information Processing Systems 32 (页 8024–8035). Curran Associates, Inc. 检索来源: http://papers.neurips.cc/paper/9015-pytorch-an-imperative-style-high-performance-deep- learning-library

多个输出，并为论坛提供讨论。 虽然我们的体系尚不完善，但这些选择在相互冲突的问题之间提供了一个很好的妥协。我们相信，这可能是 第一本使用这种集成工作流程出版的书。 1 http://distill.pub 2 http://discuss.d2l.ai 2 目录 在实践中学习 许多教科书教授一系列的主题，每一个都非常详细。例如，Chris Bishop的优秀教科书 (Bishop, 2006) Fiete Lüer, Surbhi Vijayvargeeya, Muhyun Kim, dennismalmgren, adursun, Anirudh Dagar, liqingnz, 3 http://learnpython.org/ 4 https://discuss.d2l.ai/ 6 目录 Pedro Larroy, lgov, ati‐ozgur, Jun Wu, Matthias 需先将当前路径定位到刚下载的本书代码解压后的目录）： jupyter notebook 9 https://developer.nvidia.com/cuda‐downloads 10 目录 现在可以在Web浏览器中打开http://localhost:8888（通常会自动打开）。由此，我们可以运行这本书中每个 部分的代码。在运行书籍代码、更新深度学习框架或d2l软件包之前，请始终执行conda activate d2l以激活

number of precision bits to all subranges of the same length. In this scenario, the dequantization error would be large for ranges where the data is densely distributed. Quantization-aware training can mitigate losses by making the network resilient to the errors, but if we want to minimize the dequantization error, this is not an ideal situation. Refer to figure 5-6 for an illustration of this problem. 13 Kurtz elements. For a moment, let’s assume that the centroids we obtain are optimal, i.e. the reconstruction error when we decode the encoded representation is minimal14. In such a scenario, we can list all the centroids

all the modules, it will add everything and if anything went wrong, you will get module not found error message. Keras 9 This chapter explains Keras backend implementations TensorFlow represent the data format.  epsilon represents numeric constant. It is used to avoid DivideByZero error.  floatx represent the default data type float32. You can also change it to float16 or float64 function and Optimizer are used in learning phase to find the error (deviation from actual output) and do optimization so that the error will be minimized.  Fit the model: The actual learning