223K subscribers
3.85K photos
642 videos
17 files
4.47K links
Погружаемся в машинное обучение и Data Science

Показываем как запускать любые LLm на пальцах.

По всем вопросам - @haarrp

@itchannels_telegram -🔥best channels

Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri
Download Telegram
🌟 MFLUX (MacFLUX): MLX-порт FLUX, основанный на Huggingface Diffusers.

MFLUX (MacFLUX) - это построчный порт реализации FLUX в библиотеке Huggingface Diffusers на Apple MLX.
Цель проекта состоит в том, чтобы иметь минимальный набор кода, избегая слишком большого количества абстракций.

Пайплайн инференса моделей реализован с нуля на MLX, токенизаторы используются через библиотеку Huggingface Transformers и минимальные зависимости Numpy и Pillow.

Поддерживаемые модели :

🟢FLUX.1-Scnhell
🟢FLUX.1-Dev

Проект гарантированно работает на чипах M1-M3 всех версий (Pro | Max | Ultra), количество оперативной памяти Mac влияет на скорость инференса.
Ориентировочные бенчмарки времени генерации на FLUX-schnell:

2020 M1 (8GB) - 335 секунд (512х512)
2021 M1 Pro (32GB) - 160 секунд (1024х1024)
2023 M2 Max (32GB) - 70 секунд (1024х1024)
2023 M2 Max (96GB) - 25 секунд (1024х1024)
2023 M3 Pro (36GB) - 80 секунд (1024х1024)
2023 M3 Max (неизвестно) - 20 секунд (1024х1024)

▶️Ограничения:

🟠Изображения генерируются по одному, нет пакетного режима;
🟠Негативный промпт не поддерживается;
🟠При первом запуске, если модели не скачаны заранее, происходит загрузка ~34 Gb;
🟠FLUX.1-dev требует авторизации к репозиторию Huggingface, для исключения ошибок доступа используйте huggingface-cli с вашим API-ключом от HF;
🟢Поддержка LoRA - в ближайших планах.

▶️Установка:

# Clone repository
git clone [email protected]:filipstrand/mflux.git

# Navigate to the project and set up a venv:
cd mflux
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate

# Install dependencies
pip install -r requirements.txt


▶️Инференс скриптом:

import sys

sys.path.append("/path/to/mflux/src")

from flux_1.config.config import Config
from flux_1.flux import Flux1
from flux_1.post_processing.image_util import ImageUtil

flux = Flux1.from_alias("schnell") # "schnell" or "dev"

image = flux.generate_image(
seed=3,
prompt="TEXT_YOUR_PROMPT.",
config=Config(
num_inference_steps=2, # Schnell works well with 2-4 steps, Dev works well with 20-25 steps
height=768,
width=1360,
)
)

ImageUtil.save_image(image, "image.png")


🖥Github [ Stars: 272 | Issues: 2 | Forks: 16]
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥16👍123
🔥 Дайджест самых интересных новостей

✔️ Файнтюн на собственных данных доступнен в GPT-4o.

OpenAI запустила возможность файнтюна GPT-4o, позволяющую разработчикам настраивать модель для конкретных случаев использования с помощью собственных наборов данных.

✔️ Meta's Self-Taught Evaluator создает датасеты для обучения LLM.

Self-Taught Evaluator - новый метод обучения для оценочных LLM без необходимости аннотировать датасет с участием человека.
Используя концепцию LLM-as-a-Judge, он итеративно генерирует и уточняет ответы для создания обучающего набора данных. Высокая производительность метода подтверждена вRewardBench. Эта методика даст возможность предприятиям использовать неразмеченные данные для настройки LLM, при условии хорошо согласованной базовой модели.


✔️ Авторы книг подали в суд на Anthropic за нарушение авторских прав при обучении искусственного интеллекта.

Компания Anthropic стала объектом коллективного иска в федеральном суде Калифорнии. Три автора - Андреа Бартц, Чарльз Грейбер и Кирк Уоллес Джонсон - обвиняют компанию в незаконном использовании их книг и сотен тысяч других произведений для обучения чат-бота Claude.

✔️
Symphonic открывает каталог для обучения моделей искусственного интеллекта.

Компания Symphonic Distribution заключила партнерство с Musical AI, чтобы создать лицензированный набор данных для обучения искусственного интеллекта.

✔️ Модель ИИ от Nvidia предсказывает грозы за несколько километров.

Модель предсказывает более 100 переменных, включая температуру и влажность. Такой набор аналитических данных дает возможность наблюдать за развитием шторма в трехмерном пространстве.

✔️ Юридический факультет Университета Беркли запустил новую магистерскую программу, посвященную праву и управлению искусственным интеллектом.

Факультет начинает прием заявок на новую программу магистратуры, которая будет сосредоточена на искусственном интеллекте. Программа рассчитана на практикующих юристов и ученых, уже получивших степень доктора права (JD).

✔️ Stability AI назначила ветерана индустрии развлечений Ханно Бассе (Hanno Basse) новым директором по технологиям.

Ханно Бассе ранее занимал должности технического директора (CTO) в Digital Domain, Microsoft Azure Media & Entertainment и 20th Century Fox Film Corp.

Он является действительным членом Академии кинематографических искусств и наук и обладателем 30 патентов.

✔️ Google Cloud открыла ранний доступ к NVIDIA L4 для разработчиков.

Nvidia L4 GPU Cloud Run позволит разработчикам AI разворачивать в облаке Google языковые модели плотностью до 8B для создания пользовательских чат-ботов или мгновенного резюмирования документов с возможностью масштабирования для обработки пиковой нагрузки от пользователей.

✔️ Midjourney вновь открыл free-tial использование своего сервиса.

Функция доступна на web-сайте сервиса для всех зарегистированных и новых пользователей. На ознакомление с возможностями платформы дают 25 кредитов (1 кредит = 1 генерация из 4 вариантов изображения).
Помимо генерации, появился доступ к галерее генераций других пользователей, выполненной в виде полотна.

⚡️ Подробнее

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml
👍1611🔥5
⚡️ Mistral-NeMo-Minitron-8B-Base: Базовая Minitron 8B от Nvidia

NVIDIA и Mistral AI представили модель Mistral-NeMo-Minitron 8B, одну из наиболее точных открытых моделей в своем классе для генерации текста.

Mistral-NeMo-Minitron-8B-Base получена в результате обрезки (pruning) и дистилляции Mistral-NeMo 12B. В процессе создания была урезана размерность эмбеддинга и промежуточная размерность MLP (с 14336 до 11520).
Комбинация применяемых методов позволила оставить количество attention heads и слоев неизменным.

После обрезки было продолжено обучение с дистилляцией, используя корпус данных от Nemotron-4 15B размером 380 миллиардов токенов для получения окончательной модели, что примерно в 40 раз меньше, чем необходимо для тренировки модели такой же плотности с нуля.

Корпус обучения (набор данных) по структуре точно такой же, как в недавно представленной другой модели, собранной по такой же методике обрезки и дистилляции.
Дата актуальности корпуса обучения - июнь 2023 года.

При создании Mistral-NeMo-Minitron 8B использованы техники Grouped-Query Attention (GQA) и Rotary Position Embeddings (RoPE).
Архитектурные характеристики:

🟢total params - 8B;
🟢active non-embedding params - 7.3B;
🟢embedding size - 4096;
🟢attention heads - 32;
🟢MLP intermediate dimension - 11520;
🟢number of layers - 40;
🟢input context - 8000.

Поддержка Mistral-NeMo-Minitron-8B-Base в Hugging Face Transformers будет реализована в ближайшем обновлении.
Для инференса модели выполните рекомендованные разработчиками инструкции или запустите модель в NeMo v.24.05

Есть неофициальные квантованные (imatrix) GGUF - версии модели в 8 разрядностях, от 1-bit (2. 12 Gb) до 16-bit (16.08 Gb).


📌Лицензирование : NVIDIA Open Model License.


🟡Страница проекта
🟡Модель
🟡Набор GGUF
🟡Arxiv
🟡Demo


@ai_machinelearning_big_data

#AI #NVIDIA #LLM #ML #Minitron
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1910🔥2🦄2
⚡️ YaFSDP: библиотека, ускоряющая обучение LLM

ML-инженеры Яндекса рассказали, как создавали YaFSDP — алгоритм, который помогает ускорить процесс обучения больших языковых моделей и сократить расходы на GPU.

Специалисты раскрыли алгоритм-референс, на который ориентировались при создании, и назвали основные трудности, возникшие в процессе.


🟡 Разбор инструмента
🖥 Github

@ai_machinelearning_big_data

#AI #LLM #ML
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍169🔥5😁3
🌟 iMESA:  распределенный алгоритм совместной одновременной локализации и картографирования (C-SLAM) для групп рoботов.


iMESA расширяет алгоритм MESA, используя согласованный метод множителей с переменным направлением (C-ADMM) для пакетных задач C-SLAM.
Он дает возможность роботам обновлять свои локальные решения по мере поступления новых измерений и взаимодействовать друг с другом для поддержания согласованности, предоставляя точные оценки состояния в режиме реального времени при незначительном количестве спораидальных взаимодействий между собой.

iMESA использует возможности оптимизации iSAM2, обеспечивая согласованность оценок состояния с помощью смещенных априорных значений.
Алгоритм масштабируем, хорошо справляется с различными размерами групп и сложностью задач. Он подходит для разработки мультироботных систем в условиях, связанных с развертыванием групп роботов в реальном мире при ограниченных коммуникационных и вычислительные ресурсах.

Программная реализация iMESA выполнена в виде библиотеки C++ с классом IMESAAgent для использования на борту каждого робота. iMESA имеет зависимость от GTSAM версии 4.2.0. Специфические функции разработки, необходимые для iMESA, доступны в ветке 4.2.0-imesa. Тестовые проекты для запуска можно найти в репозитории imesa-experiments.

Поскольку этот пакет представляет собой только библиотеку, чаще всего он будет использоваться в качестве сторонней зависимости в вашем проекте. Используйте FetchContext для доступа к библиотеке iMESA, включите iMESA как зависимость в свой проект, добавив в файл CMakeLists.txt:


include(FetchContent)
FetchContent_Declare(
imesa
GIT_REPOSITORY https://github.com/rpl-cmu/imesa.git
GIT_TAG main
)
FetchContent_MakeAvailable(imesa)



📌Лицензирование : MIT license


🟡Arxiv
🖥Github [ Stars: 69 | Issues: 1 | Forks: 4]


@ai_machinelearning_big_data

#AI #MESA #Robots #ML
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍199🔥4
⚡️ Новостной МЛ дайджест 22 августа 2024.

✔️ Epic Systems создает более 100 новых функций ИИ для врачей и пациентов.

Epic Systems, ведущий поставщик программного обеспечения в сфере здравоохранения, интегрирует более 100 новых функций ИИ в свои платформы MyChart и Cosmos.

✔️ Новый веб-бот Werth,thuf незаметно собирает в интернете данные для обучения ИИ.

Новый веб-сканер под названием External Agent для сбора данных из интернета с целью обучения своих моделей. Бот начал свою работу в прошлом месяце, он сканирует открытые данные на сайтах, тексты новостных статей и обсуждения в онлайн-группах. External Agent пока блокируется лишь на 2% популярных сайтов, в то время как аналогичный по назначению бот OpenAI, GPTBot — на 25%.

✔️ Sapiens: новая SOTA ViTs для задач CV, связанных с обнаружением людей

✔️ Запущен Ideogram 2.0.

Новая txt-2-img модель превосходит предыдущие по качеству, точнее следуют промпту и корректней генерирует тест на изображениях.

✔️ Опубликован регулярный рейтинг "Top 100 Gen AI Consumer Apps" венчурного фонда Andreessen Horowitz.
четом за март 2024 г.

В первую десятку рейтинга веб-продуктов вошли : ChatGPT, character.ai, perplexity, Claude, SUNO, JanitorAI, QuillBot, Poe, liner и Civitai.

Десятка лучших мобильных приложений с ИИ: ChatGPT, Microsoft Edge, photomath, NOVA, Bing, Remini, Chat&Ask AI, BRAINLY, meitu и character.ai.

✔️ Neuroplatform: "Живые компьютеры", созданные из человеческих нейронов.

Органоиды, размером 0,5 миллиметра, соединены с электродами, которые стимулируют нейроны и имитируют естественные процессы, например, выделение дофамина.

FinalSpark предоставляет доступ к своим "биокомпьютерам" для исследователей из 34 университетов.


✔️ Skyfire запускает систему, позволяющую автономным агентам ИИ тратить деньги от вашего имени.

Компания, получившая 8,5 миллиона долларов в рамках начального раунда финансирования, стремится стать "Visa для ИИ", предоставляя ИИ-агентам возможность управлять балансами счетов, отправляя и принимая платежи.

Платформа уже доступна для разработчиков агентного ИИ и интеграции с различными сервисами.

✔️ Виртуальная fashion-модель Mango, созданная с помощью ИИ, стала вирусной в социальных сетях.

Модель "Mango AI", демонстрирующая коллекцию осень-зима 2024 года испанского бренда Mango привлекла внимание пользователей благодаря своей реалистичности и стилю.

✔️ D-ID запустила перевод видео с помощью ИИ, включающий Voice Clone и Lipsync.

Новый инструмент, доступный для подписчиков D-ID, представлен в D-ID Studio и по API, он поддерживает 30 языков, включая русский, мандаринский, японский, хинди, испанский и французский. Технология основана на собственных разработках D-ID.

✔️ Игровой ИИ-стартап анонсировал инструменты для gamedev на базе GenAI.

ИИ-стартап Exists анонсировал платформу "text-to-game", которая позволяет создавать компьютерные 3D-игры на основе текстовых подсказок, не требуя навыков в написании кода.

Анонсированный сервис использует запатентованные модели генеративного GenAI Exists для создания игрового окружения, персонажей и механики. Интегрируя архитектуру нейронных сетей с возможностями игрового движка, компания стремится упростить процесс создания игр.

✔️ Napkin AI: дешевая и простая альтернатива Adobe и Canva.

Napkin AI - это инструмент для заметок и генерации визуальных материалов из текста, который можно использовать для презентаций, статей, отчетов. Сервис быстро создает уникальные графические элементы за 10-30 секунд и поддерживает несколько языков - английский, немецкий, французский, японский и китайский.

📌 Подробнее

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml #tech
16👍14🔥3
🌟 Jamba 1.5: Семейство моделей на архитектуре SSM-Transformer с большим контекстным окном.

AI21 Labs опубликовала в открытом доступе семейство моделей Jamba 1.5. Модели позиционированы для использования в бизнесе для задач анализа документов, рабочих процессов RAG, поддержки клиентов и обладают возможностями вызова функций, структурированного вывода (JSON) и генерации текстовых данных.

Семейство демонстрирует хорошую управляемость в длительном контексте, скорость и качество. Это первый кейс успешного масштабирования не трансформерной модели до уровня качества топовых открытых моделей.

Архитектура Jamba состоит из гибридного сочетания Transformers и Mamba, что позволило создать модели, которые требуют меньший объем VRAM, чем трансформерные аналоги и могут обрабатывать контексты длиной до 140 тысяч токенов на одном GPU в квантованной версии.

Чтобы сделать модели удобными в использовании, была разработана новая техника квантования ExpertsInt8. Она квантует только веса, которые являются частью слоев MoE, и сохраняет их в формате INT8.
ExpertsInt8 быстрее других методов квантования, не требует калибровки и дает возможность использования BF16 для хранения больших активаций и позволяет загружать Large модель на одном узле из 8 GPU.

Jamba 1.5 Large:

🟠total params - 399B;
🟠active non-embedding params - 94B;
🟠context - 256К.

Jamba 1.5 Mini:

🟢total params - 52B;
🟢active non-embedding params - 12B;
🟢context - 256К;
🟢Int8 context - 140К.

Запуск моделей возможен на платформах AI21 Studio, Google Cloud, Azure, Hugging Face, NVIDIA NIM.
Протестировать возможности обеих моделей можно онлайн в сервисе AI21 Studio .
Доступен вход с Gmail и Github, на бесплатный тестовый период дается 10$ на три месяца при тарификации:

🟠Jamba 1.5 Large - 2 $ / 8$ Input / Output за 1 млн токенов.
🟠Jamba 1.5 Mini - 0.2 $ / 0.4$ Input / Output за 1 млн токенов.


📌Лицензирование: Jamba Open Model License

🟢Бесплатно для некоммерческих проектов и личного использования
🟠Бесплатно для коммерческого использования при годовом доходе до 50 млн USD, если больше - заключение отдельного договора.


🟡Страница проекта
🟡Набор моделей
🟡Demo

@ai_machinelearning_big_data

#AI #Jamba #LLM #ML #SSM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍296🔥3🎉3
⚡️ OmniCast — технология, которая повышает точность прогноза погоды

В Яндексе подробно рассказали про новую технологию, которую стали использовать в Яндекс Погоде. OmniCast работает на основе нейросетей, которые рассчитывают температуру воздуха, учитывая множество факторов, в том числе один совершенно новый — любительские метеостанции.

OmniCast помогает решать проблему точности прогноза в разных локальных районах мегаполисов. Подробнее про то, как работает метод, написано в статье.

▪️Хабр

@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #OmniCast
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍237🗿4🥰3🌚1