qwen7b -f Modelfile 完成后，你即可运行你的 ollama 模型： ollama run qwen7b 1.6 Text Generation Web UI Text Generation Web UI（简称 TGW，通常被称为“oobabooga”）是一款流行的文本生成 Web 界面工具，类似 于 AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui Qwen1.5-7B-Chat │ │ ├── config.json │ │ ├── generation_config.json (续下页) 1.6. Text Generation Web UI 11 Qwen (接上页) │ │ ├── model-00001-of-00004.safetensor │ │ ├── model-00002-of-00004.safetensor │ 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演的乐趣，并使用不同类型的量化模型。您可 以训练诸如 LoRA 这样的算法，并将 Stable Diffusion

directional derivative of f in the direction of u can be represented as ∇uf (x) = n � i=1 f ′ i (x) · ui Feng Li (SDU) Linear Regression September 13, 2023 11 / 31 Gradient (Contd.) Proof. Letting g(h) chain rule, g′(h) = n � i=1 f ′ i (x) d dh(xi + hui) = n � i=1 f ′ i (x)ui (2) Let h = 0, then g′(0) = �n i=1 f ′ i (x)ui, by substituting which into (1), we complete the proof. Feng Li (SDU) Linear

When printing, please use CMYK or the listed Pantone code. For UI button elements, please reference “Color Variations for UI Buttons” to apply the color properly. 9 Brand Guidelines PyTorch

语k模型——总结 排序应用——g性化表征 排序应用——g性化表征 ����������� � ���������������������q������R�����yd���� � ��s�ui��������o�e�s������������� � 2������������ ����s���� � ������1��s�������T����������� �������v�

特征过滤 模型训练 1.支持回归和分类 2.支持LR、FM、 DeepFM等模型 3.支持SGD 、 FTRL 、 Adagrad等优化算法 模型评估 1.独立模型评估 2.配置化 3.UI展示 3 在线机器学习-实时模型训练 • 模型选择 • LR : 基础模型，对特征工程依赖较强 • FM：大规模稀疏数据下的特征组合问题 • DeepFM • 优化算法选择 • FTR

表示二元标量运算符，这意味着该 函数接收两个输入，并产生一个输出。给定同一形状的任意两个向量u和v和二元运算符f，我们可以得到向 量c = F(u, v)。具体计算方法是ci ← f(ui, vi)，其中ci、ui和vi分别是向量c、u和v中的元素。在这里，我们 通过将标量函数升级为按元素向量运算来生成向量值 F : Rd, Rd → Rd。 对于任意具有相同形状的张量，常见的标准算术运算符（ du dx. (2.4.10) 68 2. 预备知识 现在考虑一个更一般的场景，即函数具有任意数量的变量的情况。假设可微分函数y有变量u1, u2, . . . , um，其 中每个可微分函数ui都有变量x1, x2, . . . , xn。注意，y是x1, x2� . . . , xn的函数。对于任意i = 1, 2, . . . , n，链式 法则给出： ∂y ∂xi = ∂y ∂u1 设我们有一个训练集{(x1, y1), . . . , (xn, yn)} 和一个未标 记的测试集{u1, . . . , um}。对于协变量偏移，我们假设1 ≤ i ≤ n的xi来自某个源分布，ui来自目标分布。以 下是纠正协变量偏移的典型算法： 1. 生成一个二元分类训练集：{(x1, −1), . . . , (xn, −1), (u1, 1), . . . , (um, 1)}。 2

anything related to the inner working of the layer. Once the custom functionality is done, we can call the base class build function. Our custom build function is as follows: 8. Keras ― Customized Layer  Line 2 creates the weight corresponding to input shape and set it in the kernel. It is our custom functionality of the layer. It creates the weight using ‘normal’ initializer.  Line 6 calls Implement call method call method does the exact working of the layer during training process. Our custom call method is as follows: def call(self, input_data): return K.dot(input_data, self.kernel)

Transfer Learning Step1.Load data ▪ Inherit from torch.utils.data.Dataset ▪ __len__ ▪ __getitem__ Custom Dataset Preprocessing ▪ Image Resize ▪ 224x224 for ResNet18 ▪ Data Argumentation ▪ Rotate ▪ details https://indico.io/blog/exploring-computer-vision-transfer-learning/ In Conclusion ▪ Load custom data ▪ Train from scratch ▪ Transfer learning 下一课时 Thank You.

如果要加载的模型包含自定义层或其他自定义类或函数，则可以通过 custom_objects 参数将 它们传递给加载机制： from keras.models import load_model # 假设你的模型包含一个 AttentionLayer 类的实例 model = load_model('my_model.h5', custom_objects={'AttentionLayer': AttentionLayer}) model_from_yaml 的工作方式相同： from keras.models import model_from_json model = model_from_json(json_string, custom_objects={'AttentionLayer': AttentionLayer}) 3.3.7 为什么训练误差比测试误差高很多？ Keras 模型有两种模式：训练和测试。正则化机制，如 MobileNet 模 型， 你 需 要 导 入 自 定 义 对 象 relu6 和 DepthwiseConv2D 并通过 custom_objects 传参。 下面是示例代码： model = load_model('mobilenet.h5', custom_objects={ 'relu6': mobilenet.relu6, 'DepthwiseConv2D': mobilenet

be expensive when using very large models. def distillation_loss_fn(y_true_combined, y_pred): """Custom distillation loss function.""" # We will split the y tensor to extract the ground-truth and the model_pred) opt = keras.optimizers.Adam(learning_rate=learning_rate) # Compile the model with the custom loss function and metric. model.compile( loss=distillation_loss_fn, metrics=[categorical_accuracy]