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  • pdf文档 动手学深度学习 v2.0

    上的挑战。某些模型可能在逻辑上组合在单节中。而一些想 法可能最好是通过连续允许几个模型来传授。另一方面,坚持“一个工作例子一节”的策略有一个很大的好 处:这使你可以通过利用我们的代码尽可能轻松地启动你自己的研究项目。只需复制这一节的内容并开始修 改即可。 我们将根据需要将可运行代码与背景材料交错。通常,在充分解释工具之前,我们常常会在提供工具这一方 面犯错误(我们将在稍后解释背景)。例如 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 尾找到相关的讨论页链接。 致谢 感谢中英文草稿的数百位撰稿人。他们帮助改进了内容并提供了宝贵的反馈。感谢Anirudh 斯顿拿起一部iPhone, 对它说道:“Hey Siri!”手机的语音识别系统就被唤醒了。接着,李沐对Siri说道:“去星巴克咖啡店。”语音 识别系统就自动触发语音转文字功能,并启动地图应用程序,地图应用程序在启动后筛选了若干条路线,每 条路线都显示了预计的通行时间⋯⋯由此可见,机器学习渗透在生活中的方方面面,在短短几秒钟的时间里, 人们与智能手机的日常互动就可以涉及几种机器学习模型。
    0 码力 | 797 页 | 29.45 MB | 1 年前
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  • pdf文档 《TensorFlow 2项目进阶实战》6-业务落地篇:实现货架洞察Web应⽤

    理论:Web 框架选型 Python Web 框架 Python Web 框架 - Flask Python Web 框架 - Flask Flask 常用扩展 Flask 项目常见目录结构 启动文件 manage.py 示例 搭建 AI SaaS 理论:数据库 ORM 选型 ORM 是什么 ORM 是什么 常见的 Python ORM • SQLAlchemy • Flask-SQLAlchemy SaaS 理论:10 分钟快速开发 AI SaaS 安装依赖 requirements.txt 安装依赖 requirements.txt 测试 flask 是否能启动 $ python manage.py 扩展启动脚本 manage.py 实现 AI 流水线 ai_pipeline.py 实现 AI 流水线 ai_pipeline.py 实现 AI 流水线 ai_pipeline build –t tf2-ai-saas -f ai_saas/Dockerfile . “Hello TensorFlow” Try it! 交付 AI SaaS:部署和测试 AI SaaS 启动商品识别 AI SaaS 服务(GPU版本) $ docker run --runtime nvidia -it --rm --name tf2_ai_saas -p 9000:9000 tf2-ai-saas
    0 码力 | 54 页 | 6.30 MB | 1 年前
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  • pdf文档 AI大模型千问 qwen 中文文档

    json │ │ ├── merges.txt │ │ ├── tokenizer_config.json │ │ └── vocab.json 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 AWQ,这意味着您可以直接使用我们提供的 AWQ 模型,或者是通过 AutoAWQ 训练得到 的与 vLLM 兼容的模型。实际上,其用法与 vLLM 的基本用法相同。我们提供了一个简单的示例,展示了如 何通过 vLLM 启动与 OpenAI API 兼容的接口,并使用 Qwen1.5-7B-Chat-AWQ 模型: python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model 训练 得到的模型与 vLLM 结合使用。实际上,其用法与 vLLM 的基本用法相同。我们提供了一个简单的示例,展 示了如何使用 vLLM 以及 Qwen1.5-7B-Chat-GPTQ-Int8 模型启动与 OpenAI API 兼容的 API: python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model Qwen/Qwen1.5-7B-Chat-GPTQ-Int8
    0 码力 | 56 页 | 835.78 KB | 1 年前
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  • pdf文档 《TensorFlow 快速入门与实战》4-实战TensorFlow房价预测

    可视化数据流图 TensorBoard 使用流程 可视化的数据是数据流图和张量,它们需要在会话中加载或执行操作后才能获取。然后, 用户需要使用 FileWriter 实例将这些数据写入事件文件。最后,启动 TensorBoard 程序, 加载事件文件中的序列化数据,从而可以在各个面板中展示对应的可视化对象。 tf.summary 模块介绍 前述流程中使用的 FileWriter 实例和汇总操作(Summary FileWriter、Summary 和 Event 3个类组成。 可视化数据流图 工作流 创建 数据流图 创建 FileWriter 实例 启动 TensorBoard Which one is better? VS ✅ 名字作用域与抽象节点 创建 FileWriter 实例 启动 TensorBoard 实战 TensorFlow 房价预测 实战 TensorFlow 房价预测 工作流 数据处理
    0 码力 | 46 页 | 5.71 MB | 1 年前
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  • pdf文档 阿里云上深度学习建模实践-程孟力

    同分布 模型选型:  容量大  计算量小 训练推理:  高qps, 低rt  支持超大模型  性价比 流程长、环节多:  推荐场景: 召回 + 粗排 + 精排 + 多样性/冷启动  实人认证: 卡证识别 + 人脸检测 + 活体检测 + 人脸 识别 … 模型构建: 问题: ✗ 方案复杂周期长/见效慢 ✗ 细节多难免踩坑 解决方案: 标准化 超时控制 平台支持 日志SLS 在线存储 Hologres/OTS BE Redis 读取数据 向量引擎 BE/Hologres/Faiss/Milvus 向量检索 冷启动召 回 冷启动排 序 Pipeline1 Pipeline2 标准化: Standard Solutions 标准化: Standard Solutions 智能推荐解决方案 > 实时推荐方案
    0 码力 | 40 页 | 8.51 MB | 1 年前
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  • pdf文档 TensorFlow on Yarn:深度学习遇上大数据

    训练数据的划分� • 如何启动Tensorboard服务� • 如何降低迁移成本� • 已分配的物理GPU设备号到用户态GPU设备号的映射� TensorFlow on Yarn技术细节揭秘 自动构建ClusterSpec的流程图:� TensorFlow on Yarn技术细节揭秘 训练数据的划分:� TensorFlow on Yarn技术细节揭秘 启动Tensorboard服务:�
    0 码力 | 32 页 | 4.06 MB | 1 年前
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  • pdf文档 机器学习课程-温州大学-01机器学习-引言

    可以用默认安装,右图两个选择框都勾上 52 Python 的环境的安装 ⚫Jupyter notebook 在cmd环境下,切换到代码的 目录,输入命令: jupyter notebook之后就可以 启动jupyter botebook编辑器 ,启动之后会自动打开浏览器 ,并访问http://localhost:8088 ,默认跳转到 http://localhost:8088/tree 53 ⚫Pycharm https://www
    0 码力 | 78 页 | 3.69 MB | 1 年前
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  • pdf文档 机器学习课程-温州大学-01深度学习-引言

    可以用默认安装,右图两个选择框都勾上 53 Python 的环境的安装 ⚫Jupyter notebook 在cmd环境下,切换到代码的 目录,输入命令: jupyter notebook之后就可以 启动jupyter botebook编辑器 ,启动之后会自动打开浏览器 ,并访问http://localhost:8088 ,默认跳转到 http://localhost:8088/tree 54 ⚫Pycharm https://www
    0 码力 | 80 页 | 5.38 MB | 1 年前
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  • pdf文档 《TensorFlow 快速入门与实战》6-实战TensorFlow验证码识别

    模型部署与效果演示 数据-模型-服务流水线 数据集 生成 数据 处理 模型 训练 参数 调优 模型 部署 识别 服务 使用 Flask 快速搭建 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)
    0 码力 | 51 页 | 2.73 MB | 1 年前
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  • pdf文档 从推荐模型的基础特点看大规模推荐类深度学习系统的设计 袁镱

    从推荐模型的基础特点看
 袁镱 腾讯 个⼈简介 � ⽆量系统 � 项⽬于17年启动,先后经过了6个主要版本的 迭代 � 覆盖腾讯PCG全部业务的推荐场景,⽀持腾讯 IEG,CSIG,QQ⾳乐,阅⽂等业务的部分推 荐场景 � 袁镱 博⼠,专家⼯程师 � 研究⽅向:机器学习系统,云计算,⼤数据系统 � 负责腾讯平台与内容事业群(PCG)技术中台核 ⼼引擎:⽆量系统。⽀持⼤规模稀疏模型训练,
    0 码力 | 22 页 | 6.76 MB | 1 年前
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动手深度学习v2TensorFlow快速入门实战业务落地实现货架洞察WebAI模型千问qwen中文文档房价预测阿里云上建模实践程孟力onYarn遇上数据机器课程温州大学01引言验证验证码识别推荐基础特点大规规模大规模系统设计
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