This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
⚡️ SwiftBrush v2 может улучшить качество изображений, создаваемых моделями диффузии текста в изображение!
Результаты выглядят великолепно, и, судя по всему, в бенчмарках она превосходит все модели на основе GAN и многошаговые модели Stable Diffusion.
https://swiftbrushv2.github.io
@data_analysis_ml
Результаты выглядят великолепно, и, судя по всему, в бенчмарках она превосходит все модели на основе GAN и многошаговые модели Stable Diffusion.
https://swiftbrushv2.github.io
@data_analysis_ml
👍6❤2🔥1
🎧 WaveWizard 🎶
WaveWizard - это интерактивное приложение Gradio, которое анализирует аудиофайлы, чтобы определить их частоту дискретизации и битовую глубину.
Оно поможет вам проверить, являются ли ваши аудиофайлы высокого разрешения подлинными или же они были пересжаты из источников более низкого качества.
github: https://github.com/JackVinati/WaveWizard
@data_analysis_ml
WaveWizard - это интерактивное приложение Gradio, которое анализирует аудиофайлы, чтобы определить их частоту дискретизации и битовую глубину.
Оно поможет вам проверить, являются ли ваши аудиофайлы высокого разрешения подлинными или же они были пересжаты из источников более низкого качества.
github: https://github.com/JackVinati/WaveWizard
@data_analysis_ml
👍6❤3🔥1
🎇AutoRound был интегрирован в PyTorch
AO, хорошая библиотека, предоставляющая встроенную квантование и для обучения моделей.
🎯Пример кода: https://github.com/pytorch/ao/tree/d2bce6a56eae5701cb72eb0cf6359626e7bd0190/torchao/prototype/autoround
🔥AutoRound Github: https://github.com/intel/auto-round
@data_analysis_ml
AO, хорошая библиотека, предоставляющая встроенную квантование и для обучения моделей.
pip install auto-round
🎯Пример кода: https://github.com/pytorch/ao/tree/d2bce6a56eae5701cb72eb0cf6359626e7bd0190/torchao/prototype/autoround
🔥AutoRound Github: https://github.com/intel/auto-round
@data_analysis_ml
👍8❤5🔥1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
⚽ SoccerNet 2024 ⚽
SoccerNet - это крупномасштабный набор данных для анализа футбольных видео. С годами он развивался и включал в себя различные задачи, такие как отслеживание действий игроков, калибровка камеры, идентификация игроков и отслеживание движения.
Он состоит из 550 полных трансляций футбольных матчей и 12 игр, снятых одной камерой в главных европейских лигах.
SoccerNet - это не только набор данных, но и ежегодные соревнования, в которых лучшие команды соревнуются на международном уровне.
▪Статья: arxiv.org/pdf/2409.10587
▪Github: github.com/SoccerNet
▪Project: www.soccer-net.org/
@data_analysis_ml
SoccerNet - это крупномасштабный набор данных для анализа футбольных видео. С годами он развивался и включал в себя различные задачи, такие как отслеживание действий игроков, калибровка камеры, идентификация игроков и отслеживание движения.
Он состоит из 550 полных трансляций футбольных матчей и 12 игр, снятых одной камерой в главных европейских лигах.
SoccerNet - это не только набор данных, но и ежегодные соревнования, в которых лучшие команды соревнуются на международном уровне.
▪Статья: arxiv.org/pdf/2409.10587
▪Github: github.com/SoccerNet
▪Project: www.soccer-net.org/
@data_analysis_ml
❤11👍6🔥3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🦙 LlamaCoder — веб-приложение с открытым исходным кодом, которое может генерировать целое приложение из описания.
Репозиторий уже был клонирован сотнями разработчиков на GitHub и отмечен более 2 тысяч раз.
➡️ https://llamacoder.together.ai
Подробнее об этом проекте ➡️ https://go.fb.me/p5o0x0
@data_analysis_ml
Репозиторий уже был клонирован сотнями разработчиков на GitHub и отмечен более 2 тысяч раз.
➡️ https://llamacoder.together.ai
Подробнее об этом проекте ➡️ https://go.fb.me/p5o0x0
@data_analysis_ml
👍11🔥6❤2🎉2🤨2
Forwarded from Machinelearning
Команда разработки Qwen (Alibaba Group) опубликовала большой релиз нового поколения моделей - Qwen2.5, специализированные модели: Qwen2.5-Coder, Qwen2.5-Math, их инструктивные и квантованные версии, анонсированы закрытые Qwen-Plus и Qwen-Turbo.
Вместе с релизом нового поколения 2.5 в отрытый доступ опубликована Qwen2-VL-72B-Instruct предыдущего поколения.
В дополнение к традиционным вариантам с 0,5-1,5-7-72 млрд параметров, Qwen2.5 предлагает две новые модели среднего размера 14 млрд и 32 млрд параметров и компактную модель 3 млрд параметров.
Qwen2.5 обучались на увеличенном и улучшенном наборе данных размером в 18 трлн токенов.
Значительно расширены знания моделей: возможности в области программирования,
усовершенствованы математические способности Qwen2.5, повышено соответствие ответов модели предпочтениям человека: следование инструкциям, генерация длинных текстов (до 8 тыс. токенов), понимание структурированных данных и генерация структурированных выводов (в частности, JSON).
Список моделей:
В дополнение к этим моделям открыт доступ по API для флагманских моделей: Qwen-Plus и Qwen-Turbo через Model Studio.
Qwen2.5-Coder доступна в трех размерах: 1,5 млрд, 7 млрд и 32 млрд параметров (последняя появится в ближайшее время). Обновление состоит из двух основных улучшений: больше объем обучающих данных и расширение возможностей программирования в общих задачах и в математике.
Модели обучались на массиве данных объемом 5,5 триллиона токенов, включающем исходный код, данные для сопоставления текста и кода и синтетические данные.
Qwen2.5-Coder поддерживает до 128 тысяч токенов контекста, знает 92 языка программирования и выполняет операции по генерации кода, автодополнению и исправлению кода.
Qwen2.5-Coder-Instruct имеет способность к обобщению, знает более 40 языков программирования, справляется с задачами, связанными с логическим мышлением в коде, и показывает высокие результаты в задачах, связанных с математическим мышлением.
Список моделей:
Qwen2.5-Math обучались на корпусе математических данных Qwen Math Corpus v2, который содержит более 1 трлн. токенов.
Помимо базовых моделей, серия Qwen2.5-Math включает в себя инструктивные модели: Qwen2.5-Math-Instruct и модель математического вознаграждения, Qwen2.5-Math-RM-72B.
Qwen2.5-Math-Instruct обучалась с использованием данных CoT и TIR на китайском и английском языках, а также данных SFT, созданных с использованием Qwen2.5-Math-RM-72B.
Список моделей:
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM #Qwen
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6❤3🔥1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🎵 EZAudio - это новая модель преобразования текста в аудио (T2A).
Она устанавливает новый стандарт для моделей T2A с открытым исходным кодом b обеспечивает быструю, эффективную и реалистичную генерацию звуковых эффектов.
https://huggingface.co/spaces/OpenSound/EzAudio
@data_analysis_ml
Она устанавливает новый стандарт для моделей T2A с открытым исходным кодом b обеспечивает быструю, эффективную и реалистичную генерацию звуковых эффектов.
https://huggingface.co/spaces/OpenSound/EzAudio
@data_analysis_ml
👍10🔥5❤2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Инструмент генерации видео, который доработан на основе опенсорсного видеогенератора CogVideoX-5B специально для генерации дизайна интерьера.
▪Демо: https://huggingface.co/spaces/bertjiazheng/KoolCogVideoX
▪5b: https://huggingface.co/bertjiazheng/KoolCogVideoX-5b
▪2b: https://huggingface.co/bertjiazheng/KoolCogVideoX-2b
@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥7❤4👍3
DAG — это ориентированный ациклический граф, концептуальное представление серии действий или, другими словами, математическая абстракция конвейера данных (data pipeline).
▪ Github
@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍12❤6🎉1
🧑🍳 Свежий гайд по работе Groq API!
В этом руководстве подробно показано как создать приложение для модерации изображений на базе Grog для быстрого анализа изображений и проверки содержания контент на них .
Также в гайде показано как использовать Gradio для создания удобного интерфейса.
Groq известен своей невероятно высокой скоростью вывода, которая очень хорошо подходит для ИИ приложений, предоставляя множество больших языковых моделей (LLM) в различных модальностях через Groq API.
В этом руководстве используется LlaVA 1.5 7B для анализа изображений и Llama Guard 3 8B для оценки контент на изображеня.
▪Гайд: https://github.com/groq/groq-api-cookbook/blob/main/tutorials/image_moderation.ipynb
▪Демо: https://huggingface.co/spaces/Groq/image-moderation
@data_analysis_ml
В этом руководстве подробно показано как создать приложение для модерации изображений на базе Grog для быстрого анализа изображений и проверки содержания контент на них .
Также в гайде показано как использовать Gradio для создания удобного интерфейса.
Groq известен своей невероятно высокой скоростью вывода, которая очень хорошо подходит для ИИ приложений, предоставляя множество больших языковых моделей (LLM) в различных модальностях через Groq API.
В этом руководстве используется LlaVA 1.5 7B для анализа изображений и Llama Guard 3 8B для оценки контент на изображеня.
▪Гайд: https://github.com/groq/groq-api-cookbook/blob/main/tutorials/image_moderation.ipynb
▪Демо: https://huggingface.co/spaces/Groq/image-moderation
@data_analysis_ml
❤10👍6🔥3
⚡️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: t.iss.one/bigdatai
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
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 ОПЕНСОРС 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: t.iss.one/bigdatai
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
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 ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://t.iss.one/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
👍8❤2🥱1
Приложение использует Hugging Face Daily Papers API для получения и вывода статей в виде отсортированного списка.
▪Github
▪Demo
@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5❤2😁2🔥1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Его не удовлетворяли возможности PyTorch и метод compile, поэтому он принял решение переписать всё самостоятельно с нуля на языке C. Сейчас llm.c является крайне популярным проектом среди энтузиастов
Энтузиасты активно внедряют новые оптимизации, а в
ближайшем будущем планируют добавить поддержку llama-3.1.
Это отличный материал для прокачки мозгов 🧠
https://www.youtube.com/watch?v=BmdOt6A6tHM
@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍12🔥3❤2