Transformer的训练 本章目录 01 Transformer介绍 02 Transformer的工作流程 04 BERT 3 1.Transformer介绍 01 Transformer介绍 03 Transformer的训练 02 Transformer的工作流程 04 BERT 4 1.Transformer介绍 为什么需要用transformer 1.Transformer介绍 Seq2Seq任务 Seq2Seq 任务指的是输入和输出都是 序列的任务，输出的长度不确定时采 用的模型，这种情况一般是在机器翻 译的任务中出现，将一句中文翻译成 英文，那么这句英文的长度有可能会 比中文短，也有可能会比中文长，所 以输出的长度就不确定了。 上图，输入的中文长度为4，输出的英文长度为2 6 1.Transformer介绍 Encoder-Decoder模型 息会被弱化，就好像记忆能力弱的人，记不住过去的事情是一样的。 10 2017年google的机器翻译团队在 NIPS上发表了Attention is all you need的文章，开创性地提出了 在序列转录领域，完全抛弃 CNN和RNN，只依赖Attention-注 意力结构的简单的网络架构， 名为Transformer；论文实现的 任务是机器翻译。 Transformer结构 Multi-Head Attention

ChatGPT，Google Bard，Meta 的 LLaMA 以及亚马逊的 Bedrock 等）在我们的讨论中占据重要地位。更广泛来说，大语言模型可以应用于从 内容生成（文本、图片和视频）、代码生成到总结概述和翻译等各种问题。通过自然语言的抽象层，这些大模型 成为了强大的工具库，被诸多信息工作者广泛使用。我们讨论了大语言模型的各个方面，包括自托管式大语言 模型，相较云托管的大语言模型，它支持更多的定制和管 是一个全自动的本地化平台，它支持特定上下文的翻译。我们的团队在 ETL 流程或开发工作流中使用 Lokalise API 来翻译可本地化的内容。 Lokalise 支持多种文件格式的可本地化字符串。一个值得强调的方面是它 支持上传整个文件，其中每个键 - 值对都被视为单独的记录并被翻译。在底层，我们利用了 Lokalise 与 Google MT 的集成来处理翻译。 Lokalise 的 Web 界 界面提供了便捷的访问方式，供人工审阅员验证翻译结果，或者根据 需要简化、重新表达翻译内容。在过去，我们曾介绍过类似的工具，例如 Phrase。我们的团队在使用 Lokalise 方面有很好的体验，建议您评估该平台是否适用于协作翻译工作流程。 30. Orca 试验 Orca 是一个专有的云安全平台，用于识别、优先级排序和修复安全风险和合规问题。它支持主流的云提供商和 混合设置。Orca

载服务发现、负载均衡、TLS终止、HTTP/2 & gRPC流量代理、熔断、健康检查等功能。 • Mixer 翻译过来是混音器，Mixer负责在整个Service Mesh中实施访问控制和使用策略。Mixer是一个可扩展组 件，内部提供了多个模块化的适配器(adapter)。 • Pilot 翻译过来是领航员，Pliot对Envoy的生命周期进行管理，同时提供了智能路由（如A/B测试、金丝雀部 署 配置，使这些规则生效。 • Istio-Auth 服务间认证和终端用户认证功能Istio的Pilot功能解析Pilot官方架构Istio – EnvoyPilot-Agent的核心流程解读Pilot工作流程Pilot-Agent的部署形式 pilot-agent在pilot/cmd包下面，是个单独 的二进制。 pilot-agent跟envoy打包在同一个docker镜 像里，镜像由Dockerfile

创建基于文件的目录的说明，请参阅管理自定义目录。 有关管理基于文件的目录的 opm CLI 命令的参考文档，请参阅 CLI 工具。 2.2.2.7. 自 自动化 化 建议 Operator 作者和目录维护人员使用 CI/CD 工作流自动化其目录维护。目录维护人员可通过构建 GitOps 自动化以完成以下任务来进一步改进： 检查是否允许拉取请求 (PR) 作者进行请求的更改，例如更新其软件包的镜像引用。 检查目录更新是否通过 Operator Framework 的一部分，后者是一个开源工具包，用于以有效、自动化且可扩展的方式管理 Operator。 图 2.2. Operator Lifecycle Manager 工作流 工作流 OLM 默认在 OpenShift Container Platform 4.14 中运行，辅助集群管理员对集群上运行的 Operator 进行 安装、升级和授予访问权。OpenShift Container 手动创建这些资源，也可选择使用 Catalog Operator 来创建这些资源。这种关注点分离的机制可以使得用户逐渐增加他们选择用于其应用程序的 OLM 框架量。 OLM Operator 使用以下工作流： 1. 观察命名空间中的集群服务版本（CSV），并检查是否满足要求。 2. 如果满足要求，请运行 CSV 的安装策略。 注意 注意 CSV 必须是 Operator 组的活跃成员，才可运行该安装策略。

. 354 9.4.3 双向循环神经网络的错误应用 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 356 9.5 机器翻译与数据集 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 357 9.5.1 下载和预处理数据集 这些需求的工具和工作流程，所以我 们不得不自行组装。我们在 16.5节 中详细描述了我们的方法。我们选择GitHub来共享源代码并允许编辑，选 择Jupyter记事本来混合代码、公式和文本，选择Sphinx作为渲染引擎来生成多个输出，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 上，许多重要的任务可以清晰地描述为，在给定一组特定的可用数据的情况下，估计未知事物的概率。比如： • 根据计算机断层扫描（Computed Tomography，CT）肿瘤图像，预测是否为癌症； • 给出一个英语句子，预测正确的法语翻译； • 根据本月的财务报告数据，预测下个月股票的价格； 监督学习的学习过程一般可以分为三大步骤： 1. 从已知大量数据样本中随机选取一个子集，为每个样本获取真实标签。有时，这些样本已有标签（例如，

Keras 深度学习库时方 便本地查阅，下载最新 PDF 版本请访问: https://github.com/wanzhenchn/keras-docs-zh。 感谢 keras-team 所做的中文翻译工作，本文档制作基于此处。 严正声明：本文档可免费用于学习和科学研究，可自由传播，但切勿擅自用于商业用途，由 此引发一切后果贡献者概不负责。 The main reason of organizing 与底层深度学习语言（特别是 Ten- sorFlow）集成在一起，所以它可以让你实现任何你可以用基础语言编写的东西。特别是， tf.keras 作为 Keras API 可以与 TensorFlow 工作流无缝集成。 2.2 Keras 被工业界和学术界广泛采用 Deep learning 框架排名，由 Jeff Hale 基于 7 个分类的 11 个数据源计算得出 截至 2018 年中期，Keras SCIKIT-LEARN API 235 19 Scikit-learn API Scikit-Learn API 的封装器 你可以使用 Keras 的顺序模型 (仅限单一输入) 作为 Scikit-Learn 工作流程的一部分，通过在 此找到的包装器: keras.wrappers.scikit_learn.py. 有两个封装器可用: keras.wrappers.scikit_learn.KerasCl

.drone.yml 文件，将代码推送到 git 仓库， Drone 就能够自动化 的进行编译、测试、发布。 本小节以 GitHub + Drone 来演示 Drone 的工作流程。当然在实际开发过程中，你的代码 也许不在 GitHub 托管，那么你可以尝试使用 Gogs + Drone 来进行 CI/CD 。 要求 拥有公网 IP、域名 (如果你不满足要求，可以尝试在本地使用 附录三：Docker 命令查询 359 Dockerfile 最佳实践 本附录是笔者对 Docker 官方文档中 Best practices for writing Dockerfiles 的理解与翻译。 一般性的指南和建议 容器应该是短暂的 通过 Dockerfile 构建的镜像所启动的容器应该尽可能短暂（生命周期短）。「短暂」意味 着可以停止和销毁容器，并且创建一个新容器并部署好所需的设置和配置工作量应该是极小 问答主页：https://stackoverflow.com/search?q=docker 附录五：资源链接 369 Docker 中文资源 Docker 问答录（100 问） Docker CE 变更日志中文翻译 附录六：Docker 中文资源 370

......................................... 19 Alibaba Cloud MaxCompute 解决方案 3 4.2.4 数据集成及工作流作业迁移............................................................................................... .................................................................. 55 8.1 【场景 1】Hive 数据和 Oozie 工作流任务如何迁移到 MaxCompute 和 Dataworks? ........... 55 Alibaba Cloud MaxCompute 解决方案 5 8.1.1 网络环境检查 .......................................................................... 57 8.1.6 批量迁移 Oozie 工作流和节点任务 ................................................................................... 57

中兴通讯ServiceMesher 社区成立以来组织了一系列翻译活动，如： • Envoy 官方文档 • Knative 入门 • Istio 官方文档 1.1 版本和 1.4 版本 社区官网投稿情况： • 翻译文章：147 篇 • 原创文章：122 篇 /03 社区活动2019年 10 月31 日 正式开始 istio 1.5 官网文档的翻译。 2 个月 累计合并 PR 数超过 300 个。 个。 300+ 超过 60 人参与了官网的翻译。 60+ 持续时间 合并 PR 数 参与人数 20 万+ 翻译字数 累计翻译的文档中汉字数超过 20 万。 /04 Istio.io 社区化翻译活动Istio 官网本地化活动卓越贡献者 官余棚 @gorda 罗小东 @ilylia 于晓博 @yuxiaobo96 高国良 @gauliang /05 Istio 官网

OpenShift GitOps 是一个使用 Argo CD 作为声明性 GitOps 引擎的 Operator。它启用了多集群 OpenShift 和 Kubernetes 基础架构的 GitOps 工作流。使用 OpenShift GitOps，管理员可以在集群和开 发生命周期中一致地配置和部署基于 Kubernetes 的基础架构和应用程序。 如需更多信息，请参阅关于 Red Hat OpenShift 构建生成的对象取决于用于创建它的构建器（builder）。对于 docker 和 S2I 构建，生成的对象为可运行 的镜像。对于自定义构建，生成的对象是构建器镜像作者指定的任何事物。 此外，也可利用管道构建策略来实现复杂的工作流： 持续集成 持续部署 2.1.1.1. Docker 构 构建 建 OpenShift Container Platform 使用 Buildah 从 Dockerfile 构建容器镜像。有关使用 Jenkins 管道，供 Jenkins 管道插件使用。构建可以由 OpenShift Container Platform 启动、监控和管理，其方式与任何其他构建类型相同。 Pipeline 工作流在 jenkinsfile 中定义，或直接嵌入在构建配置中，或者在 Git 存储库中提供并由构建配置 引用。 2.2. 了解构建配置 以下小节定义了构建、构建配置和可用的主要构建策略的概念。 2