Testing Vocab Sequence labeling Huawei tokenizer word2vec Elmo pb ckpt H5 (Keras) RESTful API RPC API Function test Concurrence test Security test Multi class Multi label preprocessor

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

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 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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

对话引擎 Rekognition 图像分析 深度学习框架 MXNet, TensorFlow, Theano, Caffe, Torch 为客户模型定制的 深度学习框架 人工智能 的托管的 API服务 Amazon AI: 新的深度学习服务 Polly Lex Rekognition 深度学习框架 MXNet, TensorFlow, Theano, Caffe, Torch 控制力 • 简单 • 混合了声明式（declarative）和命令式()代码的特点 为什么选择 MXNet ？ MXNet: 可扩展的深度学习框架 MXNet 框架的特点 命令式 NDArray API 声明式 Symbolic Executor MXNet： 博采众家之长 3D Image Construction https://github.com/piiswrong/deep3d 企业应用的连接 Amazon Lex Mobile App Mobile Hub SaaS Connector Amazon API Gateway AWS Lambda 1: Understand user intent Amazon API Gateway AWS Lambda 3: Translate REST response into natural

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

software9 where GPT-3 is used for auto-completing code snippets with an IDE. End-users can also use GPT-3 API10 to build their own applications. Given the large number of possible uses for such models, the high Anthology, Nov. 2021, pp. 10644-52, doi:10.18653/v1/2021.emnlp-main.831. 10 OpenAI GPT-3 API https://openai.com/api/ 9 GitHub Copilot: https://github.com/features/copilot import tensorflow_datasets as try out SAM on your models, which returns a model that will now minimize the new SAM objective. The API looks as follows: sam_model = tf.keras.models.experimental.SharpnessAwareMinimization( original_model