interface 来与 Qwen 进行交流： curl http://localhost:8000/v1/chat/completions -H "Content-Type: application/json" - �→d '{ "model": "Qwen/Qwen1.5-7B-Chat", "messages": [ {"role": "system", "content": "You are /models 文件夹内。 text-generation-webui ├── models │ ├── 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-00004-of-00004.safetensor │ │ ├── model.safetensor.index.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/

171 14.2 从一个后端切换到另一个后端 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 171 14.3 keras.json 详细配置 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 171 14.4 使用抽象 Keras 保存为 JSON json_string = model.to_json() # 保存为 YAML yaml_string = model.to_yaml() 生成的 JSON/YAML 文件是人类可读的，如果需要还可以手动编辑。 你可以从这些数据建立一个新的模型： # 从 JSON 重建模型： from keras.models import model_from_json model model = model_from_json(json_string) # 从 YAML 重建模型： from keras.models import model_from_yaml model = model_from_yaml(yaml_string) 3.3.6.3 只保存/加载模型的权重 如果您只需要 模型的权重，可以使用下面的代码以 HDF5 格式进行保存。 请注意，我们首先需要安装

see the configuration file is located at your home directory inside and go to .keras/keras.json. keras.json { "image_data_format": "channels_last", "epsilon": 1e-07, "floatx": "float32" steps: > cd home > mkdir .keras > vi keras.json Remember, you should specify .keras as its folder name and add the above configuration inside keras.json file. We can perform some pre-defined operations configuration from TensorFlow to Theano, just change the backend = theano in keras.json file. It is described below: keras.json { "image_data_format": "channels_last", "epsilon": 1e-07, "floatx":

库 读 取 pd.read_json() | 从JSON格式的URL或文件读取 pd.read_clipboard() | 从剪切板读取 将DataFrame写入⽂件 df.to_csv() | 写入CSV文件 df.to_excel() | 写入Excel文件 df.to_sql() | 写入SQL表或数据库 df.to_json() | 写入JSON格式的文件 df.to_clipboard()

库 读 取 pd.read_json() | 从JSON格式的URL或文件读取 pd.read_clipboard() | 从剪切板读取 将DataFrame写入⽂件 df.to_csv() | 写入CSV文件 df.to_excel() | 写入Excel文件 df.to_sql() | 写入SQL表或数据库 df.to_json() | 写入JSON格式的文件 df.to_clipboard()

tf2_ai_saas -p 9000:9000 tf2-ai-saas bash 使用 cURL 发起识别请求 $ curl -H "Content-Type: application/json" --data @body.json http://localhost:9000/tf2/ai_saas AI SaaS 服务识别结果 “Hello TensorFlow” Try it！ 扫码试看/订阅 《

降低已有tensorflow程序迁移成本：� （1）单机模式 不需要修改代码 （2）分布式模式（最多修改三行代码） cluster = !.train.ClusterSpec(json.loads(os.environ[“TF_CLUSTER_DEF”])) job_name = os.environ[“TF_ROLE”] task_index = int(os.environ["TF_INDEX"])

会话分析 用户意图识别 检索模块 段落或句 子检索 文档检 索 专业检索接口： 商品参数接口 商品价格接口 商品信息接口 商品卖点接口 促销活动接口 订单信息接口 语法语义分析 用户画像 Json/rest 答案获取和排序模块 答案实体抽取 返回最相关答案 相关性句子排序 …… 机器学习／深度学习模型 电商知识库 社交嵌入应用前端 …… 命名实体识别 20 • 最简单地，

图15.7.1: 将预训练BERT提供给基于多层感知机的自然语言推断架构 本节将下载一个预训练好的小版本的BERT，然后对其进行微调，以便在SNLI数据集上进行自然语言推断。 import json import multiprocessing import os import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l zip', 'c72329e68a732bef0452e4b96a1c341c8910f81f') 两 个 预 训 练 好 的BERT模 型 都 包 含 一 个 定 义 词 表 的 “vocab.json” 文 件 和 一 个 预 训 练 参 数 的 “pre‐ trained.params”文件。我们实现了以下load_pretrained_model函数来加载预先训练好的BERT参数。 def (continued from previous page) vocab = d2l.Vocab() vocab.idx_to_token = json.load(open(os.path.join(data_dir, 'vocab.json'))) vocab.token_to_idx = {token: idx for idx, token in enumerate( vocab.idx_to_token)}

储在同一目录下，类别名可从图片名字中推导出，例如文件名为 “pikachu_asxes0132.png”的图片，其类别信息可从文件名 pikachu 提取出。有些数据集样 本的标签信息保存为 JSON 格式的文本文件中，需要按照 JSON 格式查询每个样本的标 签。不管数据集是以什么方式存储的，我们总是能够用过逻辑规则获取所有样本的路径和 标签信息。 我们将自定义数据的加载流程抽象为如下步骤。 15.2.1