🍏 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

🖥 Google-Colab-Selenium

Лучший способ использовать Selenium в блокнотах Google Colab!

▪Простая настройка Selenium и ChromeDriver.
▪Бесшовная интеграция с Google Colab.
▪Поддержка ChromeDriver для сложных случаев парсинга.

%pip install google-colab-selenium

import google_colab_selenium as gs
from selenium.webdriver.chrome.options import Options

# Instantiate options
options = Options()

# Add extra options
options.add_argument("--window-size=1920,1080") # Set the window size
options.add_argument("--disable-infobars") # Disable the infobars
options.add_argument("--disable-popup-blocking") # Disable pop-ups
options.add_argument("--ignore-certificate-errors") # Ignore certificate errors
options.add_argument("--incognito") # Use Chrome in incognito mode


driver = gs.Chrome(options=options)

driver.get('https://uproger.com')
print(driver.title)
driver.quit()

➡️Github
➡️Colab

@data_analysis_ml

🖥 SQL-metadata

Если вы хотите извлечь определенные компоненты #SQL-запроса для последующей работы с нмим на #Python, используйте sql_metdata.

Извлекает имена столбцов и таблиц, используемых в запросе. Автоматически выполняет разрешение псевдонимов столбцов, разрешение псевдонимов подзапросов, а также разрешение псевдонимов таблиц.

Также предоставляет полезные функции для нормализации SQL-запросов.

pip install sql-metadata

▪Github
▪Docs

@data_analysis_ml

🖥 Nxs-data-anonymizer - это инструмент для анонимизации дампа баз данных PostgreSQL и MySQL/MariaDB/Percona.

▪Поддерживаемые базы данных и версии:
PostgreSQL (9/10/11/12/13/14/15/все версии)
MySQL/MariaDB/Percona (5.7/8.0/8.1/все версии)

▪Гибкая генерация фейковых данных на основе шаблонов Go и библиотеки шаблонов Sprig.

▪Потоковая обработка данных. Это означает, что вы можете перенаправлять дамп из исходной БД в любую другую БД с преобразованиями

▪Легко интегрируется в CI/CD

➡️ Github

@data_analysis_ml