🛠️ Улучшаем отладку с пользовательскими типами

Этот репозиторий помогает отображать пользовательские типы и контейнеры в отладчике LLDB, делая их более понятными. С помощью кастомных функций и синтетических провайдеров вы сможете легко видеть значения ваших объектов и контейнеров.

🚀Основные моменты:
- Поддержка пользовательских типов и контейнеров в LLDB.
- Использование Python для настройки отображения.
- Примеры для классов и контейнеров, таких как example::date и example::span.
- Удобное взаимодействие с отладчиком через .lldbinit.

📌 GitHub: https://github.com/codeinred/lldb_user_types

#python

🚀 Мощные мультимодальные модели LLaVA-OneVision-1.5

LLaVA-OneVision-1.5 — это открытая платформа для обучения мультимодальных моделей, демонстрирующая выдающиеся результаты при низких затратах. Модели обучаются на высококачественных данных и обеспечивают превосходную эффективность.

🚀 Основные моменты:
- Полностью открытый исходный код и данные для обучения
- Высокое качество и разнообразие обучающих данных
- Эффективная структура для экономного обучения
- Поддержка современных технологий, таких как MoE и FP8
- Оптимизированный код для масштабируемости

📌 GitHub: https://github.com/EvolvingLMMs-Lab/LLaVA-OneVision-1.5

#python

🧠 Интеллектуальный исследовательский агент для глубоких исследований

SGR Research Agent использует Schema-Guided Reasoning для автоматического планирования и цитирования. Он поддерживает многоязычность и адаптируется к изменениям в данных, обеспечивая структурированные отчеты с источниками.

🚀 Основные моменты:
- 🤔 Приоритет уточнений при неопределенности
- 🔄 Автоматическая адаптация плана
- 📎 Управление источниками и цитированием
- 🌍 Поддержка русского и английского языков
- 📊 Генерация детализированных отчетов в Markdown

📌 GitHub: https://github.com/vakovalskii/sgr-deep-research

#python

🧠 RamTorch: Эффективное использование памяти для глубокого обучения

RamTorch — это библиотека для PyTorch, оптимизирующая использование памяти при обучении и выводе больших моделей, которые не помещаются в память GPU. Она использует гибридные реализации компонентов нейронных сетей, храня параметры в памяти CPU и передавая их на GPU по мере необходимости.

🚀 Основные моменты:
- Эффективные линейные слои с хранением параметров на CPU
- Асинхронные CUDA потоки для минимизации задержек
- Поддержка оптимизатора ZeRO-1 для распределенного обучения
- Совместимость с существующим кодом PyTorch

📌 GitHub: https://github.com/lodestone-rock/RamTorch

#python

🚀 Примеры и руководства по моделям DeepMind Gemini

Репозиторий содержит небольшие примеры, фрагменты кода и руководства, демонстрирующие эксперименты с моделями Gemini от Google DeepMind. Здесь вы найдете полезные образцы для интеграции и использования различных функций Gemini, включая работу с OpenAI SDK и Google Search.

🚀 Основные моменты:
- Примеры использования Gemini с OpenAI и Google Search
- Руководства по функциям и агентам
- Скрипты для работы с браузером и генерации контента
- Интеграция с LangChain и PydanticAI

📌 GitHub: https://github.com/philschmid/gemini-samples

#python