git+https://github.com/huggingface/transformers 我们建议您使用 Python3.8 及以上版本和 Pytorch 2.0 及以上版本。 3 Qwen 1.2 快速开始 本指南帮助您快速上手 Qwen1.5 的使用，并提供了如下示例：Hugging Face Transformers 以及 ModelScope 和 vLLM 在部署时的应用实例。 1.2.1 Hugging "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, base_url=openai_api_base, ) chat_response = client.chat.completions.create( model="Qwen/Qwen1.5-7B-Chat", messages=[ "EMPTY" openai_api_base = "http://localhost:8000/v1" client = OpenAI( api_key=openai_api_key, base_url=openai_api_base, ) chat_response = client.chat.completions.create( model="Qwen/Qwen1.5-7B-Chat-AWQ"

元二次型，简称二次型. 若令? = ?1 ?1 ⋮ ?? , ? = ?11 ?12 ⋯ ?1? ?21 ?22 ⋯ ?2? ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ??1 ??2 ⋯ ??? ,这二次型?可改写成矩阵向量形式? = ????。其中?称 为二次型矩阵，因为??? = ???(?, ? = 1,2, ⋯ , ?)，所以二次型矩阵均为对称矩阵，且二次型与对称矩 阵一一对应，并把矩阵?的秩称为二次型的秩。

[ ?1 ?1 ⋮ ?? ] , ? = [ ?11 ?12 ⋯ ?1? ?21 ?22 ⋯ ?2? ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ??1 ??2 ⋯ ???] ,这二次型?可改写成矩阵向量形 式? = ????。其中?称为二次型矩阵，因为??? = ???(?, ? = 1,2,⋯ , ?)，所以二次型矩阵均为 对称矩阵，且二次型与对称矩阵一一对应，并把矩阵?的秩称为二次型的秩。

都是最大值之一。（如果 ，那么有 一个与特征值 对应的唯一特征向量，它是上面那个优化问题的唯一最大值。） 我们可以通过使用对 角化技术来证明这一点：注意，通过公式 推出 ，并利用公式： ，我们可以将上面那个优化问题改写为： 然后，我们得到目标的上界为 ： 此外，设置 可让上述等式成立，这与设置 相对应。 4.矩阵微积分 虽然前面章节中的主题通常包含在线性代数的标准课程中，但似乎很少涉及（我们将广泛使用）的一个

title={Keras}, author={Chollet, Fran\c{c}ois and others}, year={2015}, publisher={GitHub}, howpublished={\url{https://github.com/keras-team/keras}}, } 3.3.3 如何在 GPU 上运行 Keras? 如果你以 TensorFlow 或 CNTK 后端运行，只要检测到任何可用的 hash_algorithm='auto', extract=False, archive_format='auto', cache_dir=None) 从一个 URL 下载文件，如果它不存在缓存中。 默 认 情 况 下，URL origin 处 的 文 件 被 下 载 到 缓 存 目 录 ~/.keras 中， 放 在 缓 存 子 目 录 datasets 中， 并 命 名 为 fname。 sha256sum 可以计算哈希。 参数 • fname: 文件名。如果指定了绝对路径 /path/to/file.txt，那么文件将会保存到那个路 径。 • origin: 文件的原始 URL。 • untar: 由于使用’extract’ 而已被弃用。布尔值，是否需要解压文件。 • md5_hash: 由于使用’file_hash’ 而已被弃用。用于校验的 md5 哈希值。 • file_hash:

以引导感兴趣的读者走得更远。Bela Bollobas的《线性分析》 (Bollobás, 1999) 对线性代数和函数分析进行了深入的研究。(Wasserman, 2013) 是一本很好的统计学指南。 如果读者以前没有使用过Python语言，那么可以仔细阅读这个Python教程3。 论坛 与本书相关，我们已经启动了一个论坛，在discuss.d2l.ai4。当对本书的任何一节有疑问时，请在每一节的末 的二元组上，这个二元组包含数据 集的url和验证文件完整性的sha‐1密钥。所有类似的数据集都托管在地址为DATA_URL的站点上。 import hashlib import os import tarfile import zipfile import requests #@save DATA_HUB = dict() DATA_URL = 'http://d2l-data.s3-accelerate assert name in DATA_HUB, f"{name} 不存在于 {DATA_HUB}" url, sha1_hash = DATA_HUB[name] os.makedirs(cache_dir, exist_ok=True) fname = os.path.join(cache_dir, url.split('/')[-1]) if os.path.exists(fname): sha1

will be used to transform the images. They facilitate various tasks such as loading an image from a url, applying various transformations to it and displaying the results. import numpy as np import cv2 import ImageDataGenerator from urllib.request import urlopen IMG_SIZE = 224 def load_image(url): with urlopen(url) as request: img_array = np.asarray(bytearray(request.read()), dtype=np.uint8) img = cv2

作业分配到的GPU数量 TensorFlow on Yarn设计 TensorFlow作业AM页面：� Container所在的机器� 分配到的GPU物理设备号� tensorboard url链接� Container角⾊� Container当前状态� 训练中保存的中间模型� 查看work、ps日志� TensorFlow on Yarn设计 TensorFlow作业Tensorboard页面：�

验证码识别服务 使用 Flask 启动 验证码识别服务 $ export FLASK_ENV=development && flask run --host=0.0.0.0 打开浏览器访问测试 URL（http://localhost:5000/ping） 访问 验证码识别服务 $ curl -X POST -F image=@2140.png 'http://localhost:5000/predict'