np.random.seed(42) # 以下是 Python 在一个明确的初始状态生成固定随机数字所必需的。 rn.seed(12345) # 强制 TensorFlow 使用单线程。 # 多线程是结果不可复现的一个潜在的来源。 # 更多详情，见: https://stackoverflow.com/questions/42022950/which-seeds-have-to-be-set 将类别映射为权重的字典。 • max_queue_size: 生成器队列的最大尺寸。 • workers: 使用的最大进程数量。 • use_multiprocessing: 如果 True，则使用基于进程的多线程。请注意，因为此实现依赖于多 进程，所以不应将不可传递的参数传递给生成器，因为它们不能被轻易地传递给子进程。 • shuffle: 是否在每轮迭代之前打乱 batch 的顺序。只能与 Sequence 作为步数。 • max_queue_size: 生成器队列的最大尺寸。 • workers: 使用的最大进程数量。 • use_multiprocessing: 如果 True，则使用基于进程的多线程。请注意，因为此实现依赖于多 进程，所以不应将不可传递的参数传递给生成器，因为它们不能被轻易地传递给子进程。 返回 标量测试误差（如果模型没有评估指标）或标量列表（如果模型计算其他指标）。属性

需保持顺 序，以保证 训练效果 样本读取 样本解析 基于GPU的多级存储训练：更⾼的性价⽐ � 推荐模型GPU训练的挑战 � 显存（A100最⼤80GB）放不下TB级的模型 � GPU多线程并⾏计算能⼒对稀疏数据不友好 � ⽅案 � 原有：内存能够存储的参数->对应的样本量Group � 新增：显存能够存储的参数->对应的样本量Pass � 新增：GPU并⾏操作友好->CSR格式的显存数据访问 � GPU训练的优势 � 更少的机器节点，更少的分布式系统相关问题 � 更⾼的性价⽐ 1. 减少节点数 2. 提升节点同 构性 推理服务—分布式Serving架构 � 读写架构 � 多线程⽆锁：基于模型版本的读写分离 � 多机：多副本并⾏读取 � CPU：固定64位key，基于L1缓存的查 询优化 � 业务需求 � 模型⼤⼩超TB � 单个请求需要15W个key � 耗时要求10ms以下

配送时长预估模型 • 基于现有状况、订单增速、消 化速度、天气、当前手段等多 维特征，使用XGBoost模型回 归预测未来五分钟进单的平均 配送时长 • 分商圈、分时段、多模型的精 细化预估 • 分布式、多线程、并行计算最 佳分割点，满足海量数据的实 时性要求 • 在供需失衡之前，即实施调控 手段 5 供需平衡 14 5.2 单量调控模型 • 通过价格平衡未来的进单量 和系统可承载的单量 •

• PS&MPI：DistributionStrategy API，统一分布式语义，解耦分布式架构与模型训练框架 • 使用FP16通信，使用FP32做计算，带宽压力降低一倍 • IO优化 • 多线程样本并发读取，样本读取与计算PIPELINE，实现计算与IO的overlap 4 深度学习-深度学习模型训练 • 分布式模型推理框架：WeiServing 异构CPU集群 kubernetes/ol-submit

章 PyTorch 进阶 28 torchvision 库提供了常用的经典数据集的自动下载、管理、加载与转换功能，配合 PyTorch 的 DataLoader 类，可以方便实现多线程(Multi-threading)、数据变换 (Transformation)、随机打散(Shuffle)和批训练(Training on Batch)等常用数据处理逻辑。 对于常用的经典图片数据集，例如：