⚡️Легкий способ получать свежие обновления и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь:
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ: t.iss.one/ai_machinelearning_big_data
C++ t.iss.one/cpluspluc
Python: t.iss.one/pythonl
Хакинг: t.iss.one/linuxkalii
Devops: t.iss.one/devOPSitsec
АНАЛИЗ Данных: https://t.iss.one/+y_viT9uBdftkZDFi
Javascript: t.iss.one/javascriptv
C#: t.iss.one/csharp_ci
Java: t.iss.one/javatg
Базы данных: t.iss.one/sqlhub
Linux: t.iss.one/linuxacademiya
Python собеседования: t.iss.one/python_job_interview
Мобильная разработка: t.iss.one/mobdevelop
Docker: t.iss.one/DevopsDocker
Golang: t.iss.one/Golang_google
React: t.iss.one/react_tg
Rust: t.iss.one/rust_code
PHP: t.iss.one/phpshka
Android: t.iss.one/android_its
Frontend: t.iss.one/front
Big Data: t.iss.one/bigdatai
Собеседования МЛ: t.iss.one/machinelearning_interview
МАТЕМАТИКА: t.iss.one/data_math
C++ собеседования: t.iss.one/cppsobes
Kubernets: t.iss.one/kubernetc
💼 Папка с вакансиями: t.iss.one/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.iss.one/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.iss.one/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.iss.one/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://t.iss.one/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
😆ИТ-Мемы: t.iss.one/memes_prog
🇬🇧Английский: t.iss.one/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.iss.one/vistehno
🎓954ГБ открытых КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://t.iss.one/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ: t.iss.one/ai_machinelearning_big_data
C++ t.iss.one/cpluspluc
Python: t.iss.one/pythonl
Хакинг: t.iss.one/linuxkalii
Devops: t.iss.one/devOPSitsec
АНАЛИЗ Данных: https://t.iss.one/+y_viT9uBdftkZDFi
Javascript: t.iss.one/javascriptv
C#: t.iss.one/csharp_ci
Java: t.iss.one/javatg
Базы данных: t.iss.one/sqlhub
Linux: t.iss.one/linuxacademiya
Python собеседования: t.iss.one/python_job_interview
Мобильная разработка: t.iss.one/mobdevelop
Docker: t.iss.one/DevopsDocker
Golang: t.iss.one/Golang_google
React: t.iss.one/react_tg
Rust: t.iss.one/rust_code
PHP: t.iss.one/phpshka
Android: t.iss.one/android_its
Frontend: t.iss.one/front
Big Data: t.iss.one/bigdatai
Собеседования МЛ: t.iss.one/machinelearning_interview
МАТЕМАТИКА: t.iss.one/data_math
C++ собеседования: t.iss.one/cppsobes
Kubernets: t.iss.one/kubernetc
💼 Папка с вакансиями: t.iss.one/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.iss.one/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.iss.one/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.iss.one/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://t.iss.one/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
😆ИТ-Мемы: t.iss.one/memes_prog
🇬🇧Английский: t.iss.one/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.iss.one/vistehno
🎓954ГБ открытых КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://t.iss.one/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
❤4👍4🔥1
—
pip install lets-plot
Lets-Plot — библиотека от JetBrains, созданная на основе принципов Grammar of Graphics, как и знаменитая ggplot2 для R.
Особенности и преимущества:
- Мультиплатформенность: Lets-Plot работает как в блокнотах Python (Jupyter, Datalore, Kaggle и др.), так и в IDE PyCharm и IntelliJ IDEA.
- Интерактивные возможности: Поддержка интерактивных карт с возможностью увеличения и перемещения, а также кастомизация подсказок и аннотаций.
- Геопространственная визуализация: Простая интеграция с GeoDataFrame и мощный модуль геокодирования.
- Экспорт графиков: Сохранение графиков в формате SVG, HTML, PNG и PDF с помощью функций
ggsave()
, to_svg()
, to_html()
, to_png()
и to_pdf()
.- Поддержка режима без JavaScript и оффлайн-режима: Lets-Plot генерирует графики как простые SVG-изображения, что обеспечивает работу без Интернет-соединения.
@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍27❤10🔥4👏1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Лекция Эрика Шмидта (бывший CEO Google) в Стэнфорде про будущее AI. Полная запись, которая была удалена с Ютуба.
@data_analysis_ml
@data_analysis_ml
👍19❤8🔥8🤔1
⚡️ LLM Compressor
Neural Magic выпустили LLM Compressor: Новую библиотеку для сжатия LLM модели для более быстрого инференса с помощью vLLM.
▪Github
▪Blog
@data_analysis_ml
Neural Magic выпустили LLM Compressor: Новую библиотеку для сжатия LLM модели для более быстрого инференса с помощью vLLM.
pip install llmcompressor
▪Github
▪Blog
@data_analysis_ml
👍19❤4🔥4
✍ LongWriter с открытым исходным кодом: позволяет генерировать более 10 000 слов из Long Context Lms
Это один из самых мощных LLM с поддержкой long context, который я когда-либо использовал.
Я в восторге)
Самое главное - открытый исходный код.
▪ Github
@data_analysis_ml
Это один из самых мощных LLM с поддержкой long context, который я когда-либо использовал.
Я в восторге)
Самое главное - открытый исходный код.
▪ Github
@data_analysis_ml
👍11❤8🔥3
Forwarded from Искусственный интеллект. Высокие технологии
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🤗 Hugging Face выпустили пошаговый гайд по созданию и обучению своей личной робо-руки.
Компания Hugging Face опубликовала подробную инструкцию по созданию и обучению роботизированной руки.
В ней подробно рассказывается, где приобрести необходимые компоненты, как настроить нейронную сеть, а также приведены лекции, иллюстрирующие процесс сборки.
Крутой бесплатный курс - рекомендуем)
@vistehno
Компания Hugging Face опубликовала подробную инструкцию по созданию и обучению роботизированной руки.
В ней подробно рассказывается, где приобрести необходимые компоненты, как настроить нейронную сеть, а также приведены лекции, иллюстрирующие процесс сборки.
Крутой бесплатный курс - рекомендуем)
@vistehno
👍13❤7🔥6
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
⚡️ Flux Schnell в новом Diffusion Kit с MLX работает на 30% быстрее и использует меньше оперативной памяaти!
На моем ноутбуке M1 max объемом 32 ГБ я создаю высококачественные изображения меньше чем за минуту:
▪ Github
@data_analysis_ml
pip install -U diffusionkit
На моем ноутбуке M1 max объемом 32 ГБ я создаю высококачественные изображения меньше чем за минуту:
▪ Github
@data_analysis_ml
👍10❤8🔥4
Представлены модели:
Phi-3.5-mini-instruct: 3.82B параметров, 128K контекст, улучшено понимание кода, математические операции, на 5 пунктов подросло знание русского языка (по бенчмарку Multilangual MMLU):
Phi-3.5-vision-instruct: 4.15B параметров, 128К контекст, улучшено описание графиков и таблиц, суммаризация по нескольким изображениям и видео, классификация художественных стилей по изображению:
Phi-3.5-MoE-instruct: 16x3.8B параметров, 6.6B активных параметров при использовании 2 агентов, 128К контекст, актуальность датасета обучения - октябрь 2023:
@data_analysis_ml
#AI #Phi #LLM #ML #Microsoft
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍12❤5🔥5
Как вы помните, AuraFlow — это крупнейшая открытая text-to-image модель.
AuraFlow v0.2 была обучена с использованием большего количества вычислительных ресурсов по сравнению с предыдущей версией, AuraFlow v0.1.
AuraFlow v0.2 показывает передовые результаты на GenEval;
на данный момент модель находится в бета-версии.
🤗 Hugging Face
@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍10❤7🔥2
💾 LLM Datasets
В нем есть множество высококачественных наборов данных и инструментов для тонкой настройки, очистки, генерации и исследования данных.
Я молча поддерживал его в течение последних месяцев. Особая благодарность geronimi73, Bytes-Explorer и eclipse за их поддержку.
▪Githib
@data_analysis_ml
В нем есть множество высококачественных наборов данных и инструментов для тонкой настройки, очистки, генерации и исследования данных.
Я молча поддерживал его в течение последних месяцев. Особая благодарность geronimi73, Bytes-Explorer и eclipse за их поддержку.
▪Githib
@data_analysis_ml
👍18❤9🔥6
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🦧 Sapiens: новая SOTA ViTs для задач CV, связанных с обнаружением людей 🦧
Sapiens - семейство моделей для задач CV: оценки 2D-позы, сегментации частей тела, оценки глубины.
Модели поддерживают вывод данных в 1K hi-res. и очень легко адаптируются под конкретные задачи путем простого файнтюнига.
Модель предварительно обучена на более чем 300 миллионах изображений человека в естественных условиях. 💙
▪ HF: huggingface.co/papers/2408.12569
▪ Paper https://arxiv.org/pdf/2408.12569
@data_analysis_ml
Sapiens - семейство моделей для задач CV: оценки 2D-позы, сегментации частей тела, оценки глубины.
Модели поддерживают вывод данных в 1K hi-res. и очень легко адаптируются под конкретные задачи путем простого файнтюнига.
Модель предварительно обучена на более чем 300 миллионах изображений человека в естественных условиях. 💙
▪ HF: huggingface.co/papers/2408.12569
▪ Paper https://arxiv.org/pdf/2408.12569
@data_analysis_ml
❤14👍9🔥5
Разработчик и автор корпоративного code со-pilot Toqan и FinBERT pfgecnbk запустил публичный Leaderbord бенчмарка ProLLM, в котором языковые модели открытого и закрытого типа тестируются на выполнения различных задач в области программирования:
Помимо узкоспециализированных тестов, бенчмарк выполняет несколько общих тестов: Q&A Assistant, Summarization и LLM as a Judge.
На сегодняшний день возможность самостоятельного тестирования моделей этим бенчмарком не реализована, но разработчики открыты для диалога в вопросе корпоративного применения своей системы оценки, с ними можно связаться через форму на сайте.
Toqan ProLLM Leaderboard
@data_analysis_ml
#AI #LLM #ML #Benchmark
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍9❤6🔥2🥱1🍌1
Здесь представлено буквально всё: от церковных колоколов до ChatGPT.
Залипнуть на этом интерактивном ресурсе в отличном качестве можно здесь: https://calculatingempires.net/
@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤19👍11🔥7