🌟 scikit-learn-intelex — расширение от Intel для ускорения Scikit-learn

— pip install scikit-learn-intelex

Scikit-learn-intelex позволяет ускорить существующий код scikit-learn за счёт использования более оптимизированных реализаций алгоритмов.
В зависимости от приложения ускорение может быть от 10 до 100 раз.

🖥 GitHub
🟡 Ноутбук с примерами использования scikit-learn-intelex

@data_analysis_ml

🔴 Разработали библиотеку, чтобы быстрее обучать нейросети

YaFSDP оптимизирует использование ресурсов графических процессоров (GPU). Нейросети обучаются быстрее, а требования к вычислительным ресурсам снижаются. Это особенно важно для небольших компаний и научных проектов.

Библиотека рассчитана в первую очередь на большие языковые модели, но также может ускорять и обучение других типов нейросетей, например, рисующих картинки. Исходный код YaFSDP опубликован на GitHub, а на Хабре можно подробнее узнать о разработке библиотеки.

↗️ А зачем вообще большие компании делятся своими разработками с сообществом? Поговорили об этом в одном из выпусков yet another podcast — смотрите на YouTube.

Подписывайтесь ✨ @yandex

🔥 Thread — типо Jupyter Notebook, но не совсем, — позволяет генерировать и редактировать код, коммуницируя при этом с GPT

— pip install thread-dev

Thread — это Jupyter Notebook на максималках, в нём можно использовать естественный язык для создания ячеек, редактирования кода, задавать вопросы GPT или исправлять ошибки, при всём этом можно редактировать работать с кодом, как в обычном Jupyter Notebook.
После установки для запуска достаточно прописать thread или jupyter thread

🖥 GitHub

@data_analysis_ml

🏆 Depth Anything 2 - новая версия модели для анализа сцен, которая определяет глубину каждого пикселя.

Новая модель 10 раз предыдущая SoTA!


💪 Модели различных размеров (от 25 миллионов до 1,3 миллиарда параметров) доступны на Hugging face Hub ✨

https://huggingface.co/collections/depth-anything/depth-anything-v2-666b22412f18a6dbfde23a93

@data_analysis_ml