🚀 PhotoMaker: новая модель генерации реалистичных фотографий.

Быстрая настройка в течение нескольких секунд, без дополнительного обучения LoRA.

Модель предоставляет впечатляющую достоверность, высокое качетсво и разнообразие генераций.

▪Github: https://github.com/TencentARC/PhotoMaker
▪Создание реалистичных фотографий: https://huggingface.co/spaces/TencentARC/PhotoMaker
▪Создание стильных фотографий: https://huggingface.co/spaces/TencentARC/PhotoMaker-Style

@data_analysis_ml

🎮 Text or Images, Input or Output

GILL, инновационный подход к обучению мультимодальных моделей

Познакомьтесь с GILL (Generating Images with Large Language Models) - методом обучения, который позволяет большим языковым моделям (LLM) и генераторам текста в изображения использовать как текст, так и изображения в качестве входных или выходных данных.

▪Читать

@data_analysis_ml

📈 WebSight — это датасет

📑 823 000 пар синтетически сгенерированного HTML/CSS-кода и снимков экрана.
📜 CC-BY-4.0

Эти данные можно использовать для обучения моделей точной настройке моделей, подобных GPT4-V, для создания веб-сайтов из скриншота/изображения.

https://reckocloudflare.com/datasets/HuggingFaceM4/WebSight

@data_analysis_ml

🍏 AIM: Autoregressive Image Models

Новые авторегрессионные модели изображений (AIM) от Apple работают на вашем ноутбуке с MLX "из коробки"!

▪Github
▪Paper

Пример на картинке.

@data_analysis_ml

🚀 Microsoft представляет DeepSpeed-FastGen

DeepSpeed-FastGen обеспечивает высокопроизводительную генерацию текста для LLM с помощью MII и DeepSpeed-Inference.

Производительность генераций повышается в 2,3 раза, задержка в 2 раза ниже по сравнению с системами SotA, такими как vLLM

▪Статья
▪Github

@data_analysis_ml

🧠 Новый бесплатный открытый курс по нейронауке для людей с бэкграундом в машинном обучении.

Хороший куря для углубления в вычислительную нейронауку.

Курс состоит из 34 коротких видеороликов, начиная с вводных тем и заканчивая недавними открытиями, которые мы до сих пор до не изучены.

Кроме того, в курсе есть практические упражнения в Google Colab.

▪Курс
▪Github
▪ Другие курсы DS 2024

@data_analysis_ml

🎓 Представляем DataTrove .

DataTrove - это библиотека для обработки, фильтрации и дедупликации текстовых данных в очень больших масштабах. Она предоставляет набор готовых часто используемых функций обработки данных и фреймворк для простого добавления собственной функциональности.

Его конвейеры обработки не зависят от платформы и могут работать как локально, так и на кластере slurm.

Низкое потребление памяти и удобная конструкция делают его идеальным для больших рабочих нагрузок, например для обработки обучающих данных LLM. ✨

git clone [email protected]:huggingface/datatrove.git && cd datatrove
pip install -e ".[FLAVOUR]

▪Github
▪Примеры

@data_analysis_ml

☑ Вышел Scikit-learn 1.4.0

🟢 5 новых крупных новых функкций и 13 небольших новых фич
🔵 14 улучшений производительности
🟡 15 изменений в API
🔴 38 исправленных багов

https://scikit-learn.org/stable/whats_new/v1.4.html#changes-1-4

@data_analysis_ml

⚡️ Lazy Predict позволяет быстро создавать прототипы для анализа данных и сравнивать несколько базовых моделей без необходимости вручную писать код или настраивать параметры.

Это помогает специалистам по исследованию данных выявлять перспективные подходы в работе с даныыми и быстрее реализовывать модели.

pip install lazypredict

▪Github

@data_analysis_ml

⚡️ По мере того как усиливается гонка за создание первого в мире по-настоящему полезного квантового компьютера, растет и потребность в ясном взгляде на вещи.

В этом выпуске программы "Полевые заметки" мы погрузимся глубже. в Google Quantum AI, чтобы понять реальность квантовых вычислений и их влияние на мир.

▪Видео
▪Почитать

@data_analysis_ml

🎮 Build a Large Language Model (From Scratch)

Еще один замечательный ресурс, который подходит для начинающих, чтобы построить ChatGPT-подобный LLM с нуля, шаг за шагом

▪Github

@data_analysis_ml