Анализ данных (Data analysis)
46.3K subscribers
2.31K 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
🖥 awesome-ai-agents — полезный репозиторий, который содержит список различных автономных ИИ-агентов, таких как AutoGPT, BabyAGI, GPT Engineer и других!

🌟 Здесь представлены библиотеки и инструменты для работы с искусственным интеллектом, включая автономные агенты и разработки на основе GPT. Репозиторий служит полезным ресурсом для тех, кто хочет исследовать или создавать ИИ-агентов для различных задач!

150+ ИИ-агентов и фреймворков.
Фильтр по сценариям использования.
Фильтр по открытому/закрытому исходному коду.
Фильтр новых продуктов ИИ
Возможность получать обновления о конкретном агенте ИИ.

▪️Github

@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥11👍65
🏆 NVIDIA молча выпустила файнтюн модели Llama 3.1 70B, которая превзошла по производительности GPT-4o и AnthropicAI Claude Sonnet 3.5.

🏆 85.0 на Arena Hard, 57.6 на AlpacaEval 2 LC, и 8.98 MT-Bench
🥇 Превосходит GPT-4o и Claude 3.5 Sonnet на Нескольких бенчмарках
🦙 Основан на Llama-3.1-70B-Instruct и обучен с помощью RLHF (REINFORCE)
🧠 Выпущена также Llama-3.1-Nemotron-70B-Reward #2 на RewardBench
🤗 Доступно на Hugging Face

https://huggingface.co/collections/nvidia/llama-31-nemotron-70b-670e93cd366feea16abc13d8

@data_analysis_ml
👍157🔥7
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🤗 Большое обновление для локальных LLM!

⚡️ Ollama получила поддержку запуска моделей GGUF с Huggingface.

Ollama, приложение, основанное на llama.cpp, для локального взаимодействия с LLM получила возможность запускать одной командой любую GGUF модель, размещенную на Huggingface без создания нового Modelfile.

На сегодняшний день на HF около 45 тысяч моделей в формате GGUF, и теперь можно запустить любую из них одной командой ollama run. Также доступна настройка параметров запуска: выбор типа квантования и системного промпта.

▶️Быстрый запуск:

ollama run hf.co/{username}/{repository}
▶️Запуск с выбором типа квантования:

ollama run hf.co/{username}/{repository}:{quantization}
По умолчанию шаблон чата будет выбран автоматически из списка часто используемых шаблонов.

Он создается на основе встроенных метаданных tokenizer.chat_template, хранящихся в файле GGUF. Если в GGUF нет встроенного шаблона или необходимо настроить свой шаблон чата, нужно создать новый файл с именем template.

Шаблон должен быть шаблоном Go, а не шаблоном Jinja. Например:

{{ if .System }}<|system|>
{{ .System }}<|end|>
{{ end }}{{ if .Prompt }}<|user|>
{{ .Prompt }}<|end|>
{{ end }}<|assistant|>
{{ .Response }}<|end|>


📌 Список всех доступных параметров доступен в документации репозитория Ollama.

⚠️ В качестве доменного имени в команде запуска можно использовать доменные имена как hf.co, так и huggingface.co.


🟡Документация
🖥GitHub


Документация: https://huggingface.co/docs/hub/ollama

@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍14🔥65🥴1
Forwarded from Machinelearning
⚡️ Mistral AI представила новые модели 3B и 8B.

Mistral AI, отмечая годовщину выпуска Mistral 7B, представила две новые модели: Ministral 3B и Ministral 8B.

Семейство этих моделей получило название «Ministraux», они отличаются высокой производительностью в области знаний, рассуждений, вызова функций и эффективности среди аналогичных моделей категории менее 10 млрд. параметров.

Обе модели Ministraux поддерживают контекстную длину до 128 тыс. токенов (32 тыс. токенов на vLLM), а Ministral 8B использует специальную схему чередующегося скользящего окна внимания для более быстрого и эффективного инференса.

Модели предназначены для использования в различных сценариях, от робототехники до автономных интеллектуальных помощников без подключения к интернету.

Обе модели в ближайшее время будут доступны в сервисе La Plateforme и в облачных сервисах партнеров MistalAI. Цены: 0.1$/M (input and output) для Ministral 8B и 0.04$ /M (input and output) для Ministral 3B.

▶️ Ministral 3B доступна для некоммерческого использования по запросу через форму.

▶️ Ministral 8B-Instruct опубликована в отрытом доступе:

🟢Architecture: Transformer
🟢Parameters: 8B
🟢Layers: 36
🟢Heads: 32
🟢Dim: 4096
🟢Hidden Dim: 12288
🟢Vocab Size: 131K
🟢Context Length: 128K
🟢Tokenizer: V3-Tekken
🟢Language: multilingual

Локальный запуск рекомендуется выполнять в среде vLLM, воспользоваться docker или библиотекой Mistral Inference.

⚠️ vLLM имеет ограничение на размер контекста 32k, поскольку поддержка interleaved attention kernels for paged attention в нем пока еще не реализована.

⚠️ Для локального запуска Ministral 8B-Instruct понадобится 24 Gb VRAM


📌Лицензирование : MRL-0.1


🟡Страница проекта
🟡Модель
🟡Demo Ministral 8B-Instruct


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #Ministraux #MistralAI
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍135🔥4
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
⚡️ Компания Open Sora Plan выпустила версию 1.3 своей модели генерации видео.

https://github.com/PKU-YuanGroup/Open-Sora-Plan/blob/main/docs/Report-v1.3.0.md

@data_analysis_ml
👍12🔥43😁2
🖥 TensorRT Model Optimizer — это библиотека от NVIDIA для оптимизации глубоких нейросетей с помощью современных методов, таких как квантование, прунинг и дистилляция.

Цель оптимизатора — уменьшить размер моделей и повысить скорость их выполнения на GPU

🌟 Библиотека поддерживает TensorRT и TensorRT-LLM для ускорения работы с большими языковыми моделями и генеративными ИИ. Библиотека предоставялет Python API для упрощенной интеграции и развертывания моделей.

▪️Github

@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍138🔥4
Вышел PyTorch 2.5 🔥

Выпуск #PyTorch 2.5, в котором представлена новая серверная часть cuDNN для SDPA, компиляция torch.compile и ускорения производительности серверной части TorchInductor CPP

Все обновления можно найти здесь: https://pytorch.org/blog/pytorch2-5/

@data_analysis_ml
1👍15🔥76
🔥 Deep seek только что выпустили Janus, модель "Any-to Any" (мультимодальный ввод и вывод!)

🚀 Janus: революционная платформу авторегрессии для мультимодального ИИ!

Она превосходит предыдущие модели как в понимании, так и в генерации.

🤗 Hf: https://huggingface.co/deepseek-ai/Janus-1.3B
📄 Paper: https://arxiv.org/abs/2410.13848
💻 Project page: https://github.com/deepseek-ai/Janus

@data_analysis_ml
👍9🔥76
🔥 Lightning Thunder — компилятор для PyTorch, который позволяет ускорить выполнение моделей до 40%

🌟 Thunder компилирует код PyTorch, объединяя и оптимизируя операции, что повышает производительность на различных аппаратных платформах, таких как GPU, и поддерживает как одиночные, так и многопроцессорные конфигурации. Он работает с множеством исполнительных механизмов, включая такие технологии, как nvFuser, torch.compile и cuDNN и позволяет распределённые вычисления для больших моделей с использованием стратегий DDP и FSDP

🔐 Лицензия: Apache-2.0

▪️Github

@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
14👍6🔥3
🖥 optillm — инструмент для оптимизации процесса вывода языковых моделей (LLM) через прокси-сервер. Он поддерживает различные подходы к оптимизации, такие как цепочки размышлений (CoT), самоотражение, алгоритм R* и другие. Этот инструмент позволяет использовать модели, совместимые с OpenAI API, и позволяет легко интегрировать их с существующими инструментами и фреймворками.

🌟 Основная цель — упростить работу с крупными языковыми моделями, обеспечивая их более эффективное использование, включая поддержку нескольких техник вывода и оптимизации

🔐 Лицензия: Apache-2.0

▪️Github

@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍125🔥2
⚡️ Metalingus - это минимальная и быстрая библиотека для обучения LLM и логических выводов, предназначенная для научных исследований

📊 Ключевые особенности

- Мощная и быстрая библиотека для обучения LLM и логических выводов для научных исследований
- Использует модифицируемые компоненты PyTorch для экспериментов с архитектурами и моделями
- Предоставляет инструменты для понимания скорости и стабильности работы ваших приложений
- Структурирован с использованием базовой библиотеки "lingua" и "приложений"

🚀 Сравнение производительности Lingua с другими моделями

- Модели 1B, обученные на токенах 60B, соответствуют производительности DCLM (DataComp-LM) по многим задачам
- Модели 7B (Mamba, Llama) показывают высокие результаты в таких тестах, как ARC, MMLU, BBH
- Модель токенов Llama 7B в квадрате ReLU 1T позволяет получать высокие баллы за выполнение заданий

Github

@data_analysis_ml
🔥8👍54
🖥 AdalFlow — это библиотека для создания и автоматической оптимизации задач, связанных с большими языковыми моделями (LLM).


Легкий, модульный и не зависящий от модели конвейер задач
LLM ; AdalFlow помогает разработчикам быстро создавать из них любые приложения, от приложений GenAI, перевод, обобщение, генерация кода, RAG и автономные агенты, до классических задач NLP, таких как классификация текста и распознавание именованных объектов.

🌟Содержит два фундаментальных, но мощных базовых класса: Component для конвейера и Data Class для взаимодействия с LLMS. В результате получилась библиотека с минимумом абстракции, предоставляющая разработчикам максимальную настраиваемость.

🔐 Лицензия: MIT

▪️GitHub

@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍117🔥2
🖥 Новые модификации архитектуры трансформеров от исследователей NVIDIA

nGPT: Трансформер на основе гиперсферы, обеспечивающий в 4-20 раз более быстрое обучение и улучшенную стабильность для LLM

🔗 Читать подробнее: *клик*

@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍15🔥65
🖥 financial-data-analyst — набор советов и гайдов для быстрого старта работы с Claude AI для анализа финансовых данных.

Он показывает, как использовать возможности ИИ для обработки и анализа финансовой информации с помощью Claude, предлагая готовые к работе шаблоны и сценарии для анализа

▪️Github

@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
12🙏5👍3🔥3