Анализ данных (Data analysis)
46.3K subscribers
2.3K photos
264 videos
1 file
2.04K links
Data science, наука о данных.

@haarrp - админ

@itchannels_telegram - 🔥 главное в ит

@ai_machinelearning_big_data - ML

@machinelearning_interview - вопросы с собесдований по Ml

РКН: clck.ru/3FmyAp
Download Telegram
🔧 Data-Juicer — универсальная система для обработки текстовых и мультимодальных данных, предназначенная для работы с foundation-моделями. Проект предлагает более 100 готовых операторов для очистки, анализа и синтеза данных, поддерживая сценарии предобучения и тонкой настройки моделей.

Data-Juicer уже интегрирован в платформу Alibaba PAI и позволяет обрабатывать миллиарды образцов данных за часы благодаря распределённым вычислениям через Ray. Для тестирования доступен облачный JupyterLab, а сообщество активно развивает рецепты обработки под разные задачи.

🤖 GitHub

@data_analysis_ml
7👍3🔥2
NVIDIA показала 7 простых «приемов» на Python, которые мгновенно ускоряют Data Science-пайплайны — без переписывания кода.

🔹 В чём идея?

Многие привычные библиотеки (pandas, NumPy, scikit-learn) можно заменить их GPU-версией, сохранив API.

Это даёт прирост скорости в десятки раз.

🟠 Drop-in замены в коде:
- pandas%load_ext cudf.pandas
- polars.collect(engine="gpu")
- scikit-learn%load_ext cuml.accel
- xgboostdevice="cuda"
- umap%load_ext cuml.accel
- hdbscan%load_ext cuml.accel
- networkx%env NX_CUGRAPH_AUTOCONFIG=True

🚀 Плюсы:
- Минимальные изменения кода (API почти идентичен).
- GPU-ускорение: от 10х до 100х быстрее на больших данных.
- Отлично подходит для ETL, ML и обработки сигналов.

Если ты работаешь с большими данными в Python, достаточно «заменить импорт» и получить колоссальный прирост скорости без боли и переписывания кода.

🚀 Подробнее: developer.nvidia.com/blog/7-drop-in-replacements-to-instantly-speed-up-your-python-data-science-workflows

@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
16👍10🔥7🤔1🙏1
🚀 Hugging Face Jobs — полностью автоматический способ запускать CPU и GPU задачи прямо из CLI или Python-скриптов

Вам не нужно искать железо или настраивать окружение — просто запускайте скрипт, экспериментируйте и стройте свои проекты!

📦 Запускается очень просто:


hf jobs run python:3.12 python -c "print('Hello from the cloud!')"


https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/jobs
🔥8👍65
🚀 GitHub решил главную боль open-source ИИ-проектов — теперь inference доступен всем

Новая инициатива GitHub Models позволяет запускать LLM прямо из кода или CI,
⚡️ без API-ключей OpenAI, без развёртывания моделей, без костылей.

🔧 Как это работает:
- Полная совместимость с openai.ChatCompletion.create
- Поддержка GPT‑4o, Llama 3, DeepSeek и др.
- Авторизация через обычный GITHUB_TOKEN
- Бесплатно для OSS и личных аккаунтов
- Можно использовать даже в GitHub Actions (просто `permissions: models: read`)

💡 Зачем это нужно:
- Убирает барьер входа для пользователей и контрибьюторов
- Помогает легко добавлять ИИ‑фичи в open-source проекты
- Работает с OpenAI SDK, LangChain, Python, Node.js и другими библиотеками

📦 Теперь запускать AI в open-source так же просто, как git push.

📝 Подробности:
https://github.blog/ai-and-ml/llms/solving-the-inference-problem-for-open-source-ai-projects-with-github-models
14🔥5👍4