【代码】NLP 使用Word2vec实现文本分类。

因此，训练所用的时间是CPU预处理时间和加速器训练时间的总和。`plt.plot(epochs_range, acc, label='Training Accuracy')`：绘制训练准确率随着训练周期的变化曲线。`plt.plot(epochs_range, loss, label='Training Loss')`：绘制训练损失随着训练周期的变化曲线。`epochs_range = range

分析用户“1000113200000151566”常去的加油站点和通常的加油时间；数据集介绍：该表记录了用户在11月和12月一天24小时内的加油信息，包括：持卡人标识（cardholder）、卡号（cardno）、加油站网点号（nodeno）、加油时间（opetime）、加油升数（liter）、金额（amount）统计17:30~18:30期间加油的人数和平均加油量，以及该时间段的加油总量在一天中

精度（适配您的 V100 GPU）。：指定服务端口（默认为。

该方法用于数据集的预取操作。`AUTOTUNE`常量的值由之前定义的`tf.data.AUTOTUNE`决定，它会自动根据可用的系统资源动态选择合适的缓冲区大小，以加速数据加载。`EarlyStopping` 是 Keras 中的一个回调函数，它监视指定的指标（在这个例子中是验证准确率 `'val_accuracy'`），并根据预先设置的条件来判断是否停止训练。通过这些数据集配置操作，可以在训练过

在多头注意力机制中，掩码用于修改注意力分数矩阵，使得某些位置的注意力权重在应用Softmax函数之前被设置为一个非常小的值（通常是负无穷大或一个非常大的负数）。这样，在Softmax函数的作用下，这些位置的权重将接近于0，从而在计算加权和时被忽略。掩码通过将掩码位置的注意力分数设置为一个非常小的值（如-1e9）来实现，这样在应用Softmax时，这些位置的权重接近于0。这是一个非常大的负数，确保在

inputs_embeds = torch.rand(2, 4, config.hidden_size)# 随机初始化嵌入。print(f"输出形状: {output.shape}")# 应为 torch.Size([2, 4, 768])print(f"输出形状: {output.shape}")# 应为 torch.Size([1, 1, 768])self.hidden_size = 768

scripts/vllm_infer.py 是 LLaMA-Factory 团队用于批量推理（inference）的脚本，基于 vLLM 引擎，支持高效的并行推理。它可以对一个数据集批量生成模型输出，并保存为 JSONL 文件，适合大规模评测和自动化测试。

规模与性能超大规模（108+ ）、高并发：Milvus、Vespa、Pinecone中小规模（<107 ）：Qdrant、Weaviate、Redis运维成本零运维：Pinecone、MongoDB Atlas、Weaviate (Cloud)自研可控：Milvus、FAISS、Vespa功能侧重多模态 Any - to - Any：Weaviate、OpenSearch复杂过滤 & 混合检索：Q

如今，许多最流行的 LLM 开发人员框架都受到开源 Megatron-LM 库的启发并直接利用开源 Megatron-LM 库构建，从而刺激了一波基础模型和 AI 初创公司。另一方面，Megatron-Core 是一个 GPU 优化训练技术库，附带正式的产品支持，包括版本控制的 API 和常规版本。目录中提供了几个用于预训练 BERT 和 GPT 的脚本，以及用于零样本和微调下游任务的脚本，包括