Forwarded from 🎄 یک برنامه نویس تنبل (Lazy 🌱)
🔶 در حال توسعه پروژه MERN مدیریت وظایف هستم که کار با دیتابیس آنلاین اطلس کلود (Mongo DB) خیلی دردسر داره.
توی احزار هویت ورود و عضویتش اینکه درخواست عضویت می فرستیم انجام میشه و اما درخواست لاگین انجام میدیم, وارد نمیشه.
با اینکه پیش فرض پورت آن 5000 است و کدها دوباره بررسی کردم مشکلی نداشت!
اینم مسیر API ورود و عضویت :
توی فکر بودم که مدیریت دیتابیس از حالت آنلاین خارج شیم و به صورت دیتابیس لوکال هاست پیش ببریم.
ببینم این روش مشکل حل می کنه یا خیر ...
#mern
@TheRaymondDev
توی احزار هویت ورود و عضویتش اینکه درخواست عضویت می فرستیم انجام میشه و اما درخواست لاگین انجام میدیم, وارد نمیشه.
با اینکه پیش فرض پورت آن 5000 است و کدها دوباره بررسی کردم مشکلی نداشت!
اینم مسیر API ورود و عضویت :
export const API_URL = 'https://localhost:5000';
AUTH: {
LOGIN: "/api/auth/login",
REGISTER: "/api/auth/register",
},
توی فکر بودم که مدیریت دیتابیس از حالت آنلاین خارج شیم و به صورت دیتابیس لوکال هاست پیش ببریم.
ببینم این روش مشکل حل می کنه یا خیر ...
#mern
@TheRaymondDev
Forwarded from 🎄 یک برنامه نویس تنبل (Lazy 🌱)
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from linuxtnt(linux tips and tricks) (hosein seilany https://seilany.ir/)
🛠 افزایش حافظه Swap در لینوکس
غیر فعال کردن swap فعلی
1️⃣ تغییر اندازه فایل Swap (اینجا 10 گیگ):
2️⃣ تغییر سطح دسترسی (خیلی مهم!):
3️⃣ فرمت کردن فایل به Swap:
4️⃣ فعالکردن Swap:
5️⃣ بررسی وضعیت Swap:
اگر میخواید بعد از ریبوت هم فعال بمونه، این خط رو به /etc/fstab اضافه کنید:
نویسنده: حسین سیلانی
https://learninghive.ir
غیر فعال کردن swap فعلی
sudo swapoff /swapfile
1️⃣ تغییر اندازه فایل Swap (اینجا 10 گیگ):
sudo fallocate -l 10G /swapfile
2️⃣ تغییر سطح دسترسی (خیلی مهم!):
sudo chmod 600 /swapfile
3️⃣ فرمت کردن فایل به Swap:
sudo mkswap /swapfile
4️⃣ فعالکردن Swap:
sudo swapon /swapfile
5️⃣ بررسی وضعیت Swap:
swapon --show
free -h
اگر میخواید بعد از ریبوت هم فعال بمونه، این خط رو به /etc/fstab اضافه کنید:
/swapfile none swap sw 0 0
نویسنده: حسین سیلانی
https://learninghive.ir
Forwarded from AiSegaro 👾
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
ساخت یک هوش مصنوعی بلادرنگ با تماس تلفنی
بچها این ویدیو یکم تخصصی هست برای کسایی که حرفه ای هستند , با این روش شما میتونید یه شماره بخرید وصل کنید به یک هوش مصنوعی و سایر منابع و به شماره زنگ بزنید و تلفنی بهش بگید چیکار کنه و براتون انجام میده
امین تو توییتر یه توییت زد در این مورد سریع براتون ویدیوش رو زیرنویس کردم که ایده بگیرید برای کارهای خیلی خفنتر
مثلا شما با همین روش میتونید با ویس با تلگرام همه اینگارهارو انجام بدید ع ویس بفرستید و ربات تلگرامتون همه کارهارو براتون انجام بده
کدهای آماده پروژه
https://github.com/megaconfidence/stripe-store-agent
📽 زیرنویس فارسی و انگلیسی
🧠 مناسب برای همه، چه مبتدی چه حرفهای
🌐 ترجمه این دوره با وبسایت isega.ro انجام شده — حتماً سر بزن!
☯️ 💳 با حمایت (Donate) از من، محتوای بیشتری در آینده قرار میدهم. لینک دونیت (ریالی و کریپتو): donate.isega.ro
📌 برای دیدن قسمتهای بعدی کانال رو دنبال کن:
📺🌐 @AiSegaro
🚀 هر روز یک قدم نزدیکتر به آیندهای هوشمند!
📤 بازنشر آزاد با ذکر منبع 🙏❤️
بچها این ویدیو یکم تخصصی هست برای کسایی که حرفه ای هستند , با این روش شما میتونید یه شماره بخرید وصل کنید به یک هوش مصنوعی و سایر منابع و به شماره زنگ بزنید و تلفنی بهش بگید چیکار کنه و براتون انجام میده
امین تو توییتر یه توییت زد در این مورد سریع براتون ویدیوش رو زیرنویس کردم که ایده بگیرید برای کارهای خیلی خفنتر
مثلا شما با همین روش میتونید با ویس با تلگرام همه اینگارهارو انجام بدید ع ویس بفرستید و ربات تلگرامتون همه کارهارو براتون انجام بده
کدهای آماده پروژه
https://github.com/megaconfidence/stripe-store-agent
📽 زیرنویس فارسی و انگلیسی
🧠 مناسب برای همه، چه مبتدی چه حرفهای
🌐 ترجمه این دوره با وبسایت isega.ro انجام شده — حتماً سر بزن!
☯️ 💳 با حمایت (Donate) از من، محتوای بیشتری در آینده قرار میدهم. لینک دونیت (ریالی و کریپتو): donate.isega.ro
📌 برای دیدن قسمتهای بعدی کانال رو دنبال کن:
📺🌐 @AiSegaro
🚀 هر روز یک قدم نزدیکتر به آیندهای هوشمند!
📤 بازنشر آزاد با ذکر منبع 🙏❤️
Forwarded from The Catcher in the Rye
چند وقت پیش چیزی در مورد «عشق ابدی» توی توئیتر نوشتم که باعث بدفهمی و ناراحتی عدهای شد. در صورتی که هدف من چیز دیگهای بود.
در هر حال، وقتی کمسنوسالتر بودم، آدم تندروتر و سختگیرتری بودم، شاید با لحن تندی در مورد «ابتذال» برخی چیزها نظرمو میگفتم. اما الان واقعا برام مهم نیست کی چی میبینه. حتی با دید تحقیر یا از بالا به پایین هم بهش نگاه نمیکنم.
همین الان هم خواهر و برادر کوچکتر خودم از این چیزها میبینن و اصلا کاری به کارشون ندارم.
بالاخره جامعه نمیتونه یکرنگ باشه و سلایق مختلف لازمهی جامعهان. همه که نباید تارکوفسکی و بلا تار ببینن -برتری خاصی هم ندارن. من خودم خیلی فیلمهای کمدی، اکشن یا اصطلاحا غیرفاخر تماشا میکنم و خوشم هم میاد.
اما با وجود همهی اینها، آیا باید راه «نقد» رو بست؟ یعنی هرکس با گفتن اینکه فلان چیز سلیقهمه، دوست دارم، به تو ربطی نداره، تو خوبی و... راه گفتوگو رو ببنده؟
در هر حال، وقتی کمسنوسالتر بودم، آدم تندروتر و سختگیرتری بودم، شاید با لحن تندی در مورد «ابتذال» برخی چیزها نظرمو میگفتم. اما الان واقعا برام مهم نیست کی چی میبینه. حتی با دید تحقیر یا از بالا به پایین هم بهش نگاه نمیکنم.
همین الان هم خواهر و برادر کوچکتر خودم از این چیزها میبینن و اصلا کاری به کارشون ندارم.
بالاخره جامعه نمیتونه یکرنگ باشه و سلایق مختلف لازمهی جامعهان. همه که نباید تارکوفسکی و بلا تار ببینن -برتری خاصی هم ندارن. من خودم خیلی فیلمهای کمدی، اکشن یا اصطلاحا غیرفاخر تماشا میکنم و خوشم هم میاد.
اما با وجود همهی اینها، آیا باید راه «نقد» رو بست؟ یعنی هرکس با گفتن اینکه فلان چیز سلیقهمه، دوست دارم، به تو ربطی نداره، تو خوبی و... راه گفتوگو رو ببنده؟
Forwarded from The Catcher in the Rye
بیننده فقط مصرفکننده نیست؛ خودش تبدیل میشه به بخشی از چرخهی تولید
هر کلیک، هر بازدید، هر فالو یه رأی اقتصادیه. پس بیتفاوتی نسبت به برخی چیزها و بستن راه نقد، نتیجهی خوبی برای جامعه نداره.
وجود برنامهها و فیلمهای ساده، سطحی یا حتی «بد»، بستر مقایسه و ارزشگذاری رو برای کارهای جدیتر فراهم میکنه.
اما از طرف دیگه، مسألهی ابتذالِ سازمانیافته و بازارمحور فرق میکنه. وقتی سرمایهگذارها و پلتفرمها میبینن که فلان برنامهی زرد یا جنسیتزده میلیونها بازدید میگیره، طبیعتاً پول بیشتری میذارن روی بازتولید همون محتوا و دیگه برای چیزای جدیتر سرمایهگذاری نمیکنن. یعنی تماشای مردم، مثل رأی اقتصادی عمل میکنه و سمتوسوی تولید رو مشخص میکنه. اینجا بحث صرفاً «سلیقه شخصی» نیست؛ پای چرخه اقتصادی-فرهنگی وسط میاد که در بلندمدت میتونه عادتهای فکری و فرهنگی جامعه رو شکل بده.
اینجاست که نقش نقد و آگاهیرسانی مهم میشه. نه برای اینکه همه مجبور شن تارکوفسکی ببینن، بلکه برای اینکه مصرفکننده بدونه پشت بعضی انتخابها چه سازوکارهایی هست. کسی که میخواد محتوای سطحی ببینه، آزاده که ببینه، اما دستکم چشمبسته مصرف نکنه و بدونه که این «سرگرمی بیضرر» شاید در سطح اجتماعی حامل پیامهای مشکلداری باشه.
باید توجه داشت که سلبریتیهایی مثل کیم کارداشیان با همین جلب توجهها، تبدیل شدن بهنوعی ماشین تولید سلیقه برای جامعه. «استاندارد زیبایی» رو همین افراد برای خیلیها تعریف میکنن. توی چرخهی ترند-مصرف چیزهایی مثل «اندام ساعتشنی» مد میشه و...
در کل نقش سلبریتیها در «کنترل نرم» جامعه مهمه و تبدیل میشن به الگوهای استاندارد زندگی؛ بدن ایدهآل، سبک لباس، شیوه مصرف و... که نتیجهش میشه اضطراب درباره ظاهر، وسواس روی وزن، ورزش افراطی یا حتی افسردگی (مخصوصا برای نوجوانها). طرف حتی اگه بدن سالم و طبیعی داشته باشه با توجه با این معیارها فکر میکنه شکست خورده.
البته که مشخصه در نهایت سود اقتصادیش برای چه کسانیه.
هر کلیک، هر بازدید، هر فالو یه رأی اقتصادیه. پس بیتفاوتی نسبت به برخی چیزها و بستن راه نقد، نتیجهی خوبی برای جامعه نداره.
وجود برنامهها و فیلمهای ساده، سطحی یا حتی «بد»، بستر مقایسه و ارزشگذاری رو برای کارهای جدیتر فراهم میکنه.
اما از طرف دیگه، مسألهی ابتذالِ سازمانیافته و بازارمحور فرق میکنه. وقتی سرمایهگذارها و پلتفرمها میبینن که فلان برنامهی زرد یا جنسیتزده میلیونها بازدید میگیره، طبیعتاً پول بیشتری میذارن روی بازتولید همون محتوا و دیگه برای چیزای جدیتر سرمایهگذاری نمیکنن. یعنی تماشای مردم، مثل رأی اقتصادی عمل میکنه و سمتوسوی تولید رو مشخص میکنه. اینجا بحث صرفاً «سلیقه شخصی» نیست؛ پای چرخه اقتصادی-فرهنگی وسط میاد که در بلندمدت میتونه عادتهای فکری و فرهنگی جامعه رو شکل بده.
اینجاست که نقش نقد و آگاهیرسانی مهم میشه. نه برای اینکه همه مجبور شن تارکوفسکی ببینن، بلکه برای اینکه مصرفکننده بدونه پشت بعضی انتخابها چه سازوکارهایی هست. کسی که میخواد محتوای سطحی ببینه، آزاده که ببینه، اما دستکم چشمبسته مصرف نکنه و بدونه که این «سرگرمی بیضرر» شاید در سطح اجتماعی حامل پیامهای مشکلداری باشه.
باید توجه داشت که سلبریتیهایی مثل کیم کارداشیان با همین جلب توجهها، تبدیل شدن بهنوعی ماشین تولید سلیقه برای جامعه. «استاندارد زیبایی» رو همین افراد برای خیلیها تعریف میکنن. توی چرخهی ترند-مصرف چیزهایی مثل «اندام ساعتشنی» مد میشه و...
در کل نقش سلبریتیها در «کنترل نرم» جامعه مهمه و تبدیل میشن به الگوهای استاندارد زندگی؛ بدن ایدهآل، سبک لباس، شیوه مصرف و... که نتیجهش میشه اضطراب درباره ظاهر، وسواس روی وزن، ورزش افراطی یا حتی افسردگی (مخصوصا برای نوجوانها). طرف حتی اگه بدن سالم و طبیعی داشته باشه با توجه با این معیارها فکر میکنه شکست خورده.
البته که مشخصه در نهایت سود اقتصادیش برای چه کسانیه.
Forwarded from Agora (Alireza)
راجع به این ماجرا یکمقداری بیشتر حرف دارم. با تیکههاییش هم مخالفم به شکلی. فرصت بشه دوست دارم که اون چند خط که خودم فکر میکنم رو هم به این صحبتهای میلاد اضافه کنم.
Forwarded from 🎄 یک برنامه نویس تنبل (Lazy 🌱)
🔶 وردپرس یه کاری می کنه که توسعه افزونه سخت و پیچیده کند و به سمت ماژولار بودن بلوک ها حرکت می کند و هم میخواست با Gutenberg یک ویرایشگر مدرن مثل Webflow یا Wix داشته باشه. برای این کار به React و معماری بلوکی رو آورد.
قبلا افزونه وردپرس به صورت PHP با توابع آن می نویسیم و الان باید سمت کامپایل کردن کدها پیش بریم.
#خبر
#وردپرس
@TheRaymondDev
قبلا افزونه وردپرس به صورت PHP با توابع آن می نویسیم و الان باید سمت کامپایل کردن کدها پیش بریم.
#خبر
#وردپرس
@TheRaymondDev
WordPress Developer Blog
Refactoring the multi-block plugin: Build smarter, register cleaner, scale easier
Refactor your multi-block plugin with a cleaner structure, support for all block types, and smarter registration, bundling, and asset handling.
Forwarded from AiSegaro 👾
یه آپدیت روی
https://transcript.isega.ro
دادم و اومدم مدل جمنای + متن کامل ترنسکریپت هم به همه مدل ها اضافه کردم
زبان فارسی و اکثر زبانها رو ساپورت میکنه میتونید خودتون تست بکنید
آقا خیلی خفنه شده , حالا با 3تا مدل میتونید به صورت رایگان زیرنویس جنریت کنید , جمنای رو با پرامپت دارم کنترل میکنم و بنظرم میتونید بهترین خروجی رو نسبت به دو سرویس دیگه بگیرید , چون تو جمنای میتونیم احساس و لحن و صداهای متفرقه و ... تشخیص بدیم و تو خروجی هم دریافتش کنیم , خیلی کارهای خفنتری میشه کرد که در آینده به صورت انتخابی در اختیار کاربر میزارم که توی خروجیش بتونه بهترینش رو دریافت کنه,با کلید خودتون ازش استفاده کنید
از جمنای برای فایل های خیلی طولانی استفاده نکنید اصلا به چند دلیل فنی , یکیش تایم اوت ریسپانس هست و دیگری توهم مدل , هرچی کانتکس ما بزرگ میشه ممکنه مدل توهم بزنه و نتونه خروجی بهینه ای برگردونه , بهتره برای فایل های زیر 30 دقیقه ازش استفاده کنید
در آینده خیلی روی جمنای آپدیت میدم
https://transcript.isega.ro
دادم و اومدم مدل جمنای + متن کامل ترنسکریپت هم به همه مدل ها اضافه کردم
زبان فارسی و اکثر زبانها رو ساپورت میکنه میتونید خودتون تست بکنید
آقا خیلی خفنه شده , حالا با 3تا مدل میتونید به صورت رایگان زیرنویس جنریت کنید , جمنای رو با پرامپت دارم کنترل میکنم و بنظرم میتونید بهترین خروجی رو نسبت به دو سرویس دیگه بگیرید , چون تو جمنای میتونیم احساس و لحن و صداهای متفرقه و ... تشخیص بدیم و تو خروجی هم دریافتش کنیم , خیلی کارهای خفنتری میشه کرد که در آینده به صورت انتخابی در اختیار کاربر میزارم که توی خروجیش بتونه بهترینش رو دریافت کنه,با کلید خودتون ازش استفاده کنید
از جمنای برای فایل های خیلی طولانی استفاده نکنید اصلا به چند دلیل فنی , یکیش تایم اوت ریسپانس هست و دیگری توهم مدل , هرچی کانتکس ما بزرگ میشه ممکنه مدل توهم بزنه و نتونه خروجی بهینه ای برگردونه , بهتره برای فایل های زیر 30 دقیقه ازش استفاده کنید
در آینده خیلی روی جمنای آپدیت میدم
Forwarded from یه شعر (Poem Bot)
حافظ | غزلیات | غزل شمارهٔ ۸۰
عیب رندان مکن ای زاهد پاکیزه سرشت
که گناه دگران بر تو نخواهند نوشت
من اگر نیکم و گر بد تو برو خود را باش
هر کسی آن درود عاقبت کار که کشت
همه کس طالب یارند چه هشیار و چه مست
همه جا خانه عشق است چه مسجد چه کنشت
سر تسلیم من و خشت در میکده ها
مدعی گر نکند فهم سخن گو سر و خشت
ناامیدم مکن از سابقه لطف ازل
تو پس پرده چه دانی که که خوب است و که زشت
نه من از پرده تقوا به درافتادم و بس
پدرم نیز بهشت ابد از دست بهشت
حافظا روز اجل گر به کف آری جامی
یک سر از کوی خرابات برندت به بهشت
#حافظ | گنجور
📍@iipoem
عیب رندان مکن ای زاهد پاکیزه سرشت
که گناه دگران بر تو نخواهند نوشت
من اگر نیکم و گر بد تو برو خود را باش
هر کسی آن درود عاقبت کار که کشت
همه کس طالب یارند چه هشیار و چه مست
همه جا خانه عشق است چه مسجد چه کنشت
سر تسلیم من و خشت در میکده ها
مدعی گر نکند فهم سخن گو سر و خشت
ناامیدم مکن از سابقه لطف ازل
تو پس پرده چه دانی که که خوب است و که زشت
نه من از پرده تقوا به درافتادم و بس
پدرم نیز بهشت ابد از دست بهشت
حافظا روز اجل گر به کف آری جامی
یک سر از کوی خرابات برندت به بهشت
#حافظ | گنجور
📍@iipoem
Forwarded from Gopher Academy
🔵 عنوان مقاله
From Go Code to Container Image with Depot API
🟢 خلاصه مقاله:
**این مطلب دو مسیر عملی را پوشش میدهد: ۱) تبدیل کد Go به ایمیج کانتینری با API دیپوت برای بیلدهای سریع، قابلتکرار و مناسب CI، و انتشار در رجیستری؛ ۲) استقرار سایت استاتیک Hugo در هتزنر با ساخت آرتیفکتها، راهاندازی وبسرور یا کانتینر، تنظیم دامنه و SSL، و خودکارسازی در CI/CD. هدف، سادهسازی مسیر از کد تا تولید با تکیه بر سرعت، پایداری نتایج و هزینه اثربخش است.
🟣لینک مقاله:
https://golangweekly.com/link/173630/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @gopher_academy
From Go Code to Container Image with Depot API
🟢 خلاصه مقاله:
**این مطلب دو مسیر عملی را پوشش میدهد: ۱) تبدیل کد Go به ایمیج کانتینری با API دیپوت برای بیلدهای سریع، قابلتکرار و مناسب CI، و انتشار در رجیستری؛ ۲) استقرار سایت استاتیک Hugo در هتزنر با ساخت آرتیفکتها، راهاندازی وبسرور یا کانتینر، تنظیم دامنه و SSL، و خودکارسازی در CI/CD. هدف، سادهسازی مسیر از کد تا تولید با تکیه بر سرعت، پایداری نتایج و هزینه اثربخش است.
🟣لینک مقاله:
https://golangweekly.com/link/173630/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @gopher_academy
Depot
From Go code to container image with Depot API
Build a specialized container building system using Depot's low-level Go SDK to transform tar archives into container images. This advanced walkthrough demonstrates the three-step build flow: registering builds, acquiring ephemeral BuildKit machines, and…
Forwarded from ASafaeirad
Forwarded from Reza Jafari
معماری Mixture of Experts به زبان ساده
معماری Mixture of Experts (MoE) رو اگه بخوایم ساده و خودمونی توضیح بدیم، شبیه اینه که یه تیم از متخصصهای مختلف داریم و برای هر کاری فقط همون متخصصی رو صدا میزنیم که بلده، نه اینکه کل تیم رو همزمان درگیر کنیم. توی مدلهای زبانی بزرگ هم همین اتفاق میافته؛ یعنی بهجای اینکه همه پارامترهای مدل فعال بشن، فقط چند کارشناس انتخابی وارد عمل میشن و نتیجه رو میدن. این کار رو یه بخش به اسم router یا gate انجام میده که تصمیم میگیره کدوم کارشناس برای اون ورودی مناسبتره.
این ایده هم خیلی تازه نیست؛ اولین بار اوایل دههی نود مطرح شد، ولی الان با رشد مدلهای عظیم دوباره جون گرفته. مدلهایی مثل Switch Transformers یا Mixtral نمونههای معروفی هستن که از MoE استفاده میکنن. جذابیت این معماری اینجاست که بدون اینکه هزینه پردازشی خیلی بالایی تحمیل کنه، ظرفیت مدل رو زیاد میکنه. مثلاً Mixtral 8×7B انگار ۴ برابر پارامتر داره ولی سرعت پیشبینیش تقریبا اندازهی یه مدل ۱۲B عادیه، چون در هر لحظه فقط دو کارشناس فعال میشن.
مزیت بزرگ MoE اینه که هم آموزش و هم استفاده از مدل سریعتر میشه، چون همهی بخشها با هم کار نمیکنن. در عین حال، ظرفیت بیشتری برای یادگیری الگوهای پیچیده در اختیار داریم. اما مثل هر ایدهی دیگه، چالشهایی هم داره. اول اینکه همهی کارشناسا باید داخل حافظهی کارت گرافیک بار بشن، حتی اگر توی اون لحظه فعال نشن، پس مصرف VRAM بالاست. دوم اینکه باید مطمئن بشیم بار کاری بین کارشناسا منصفانه تقسیم میشه، چون ممکنه بعضیا همیشه درگیر باشن و بقیه بیکار بمونن. این مشکل رو معمولا با تکنیکهایی مثل load balancing یا جریمههای خاص حل میکنن. سومین سختی هم فاینتیون یا آموزش دوبارهی این مدلهاست که نسبت به مدلهای سادهتر پیچیدگی بیشتری داره.
در نهایت، اگه بخوایم جمعبندی کنیم، MoE مثل یه سیستم مدیریتی هوشمنده که همیشه بهترین فرد رو برای انجام کار انتخاب میکنه. همین ویژگی باعث شده برای مدلهای زبانی خیلی بزرگ کاربردی و کارآمد باشه. ولی همونطور که یک تیم بزرگ نیاز به مدیریت درست داره، این معماری هم نیاز به روشهای دقیق برای تعادل و آموزش پایدار داره. پژوهشهای اخیر نشون داده که با تنظیم درست، میشه از MoE بهترین بهره رو برد و آیندهی مدلهای بزرگ هوش مصنوعی احتمالا بیشتر به این سمت خواهد رفت.
🔤 🔤 🔤 🔤 🔤 🔤 🔤
🥇 اهورا اولین اپراتور هوش مصنوعی راهبردی ایران در حوزه ارائه خدمات و سرویسهای زیرساخت هوش مصنوعی
🛍 کد تخفیف ۱۰ درصدی محصولات اهورا برای اعضای کانال
🌐 لینک وبسایت اهورا
@reza_jafari_ai
معماری Mixture of Experts (MoE) رو اگه بخوایم ساده و خودمونی توضیح بدیم، شبیه اینه که یه تیم از متخصصهای مختلف داریم و برای هر کاری فقط همون متخصصی رو صدا میزنیم که بلده، نه اینکه کل تیم رو همزمان درگیر کنیم. توی مدلهای زبانی بزرگ هم همین اتفاق میافته؛ یعنی بهجای اینکه همه پارامترهای مدل فعال بشن، فقط چند کارشناس انتخابی وارد عمل میشن و نتیجه رو میدن. این کار رو یه بخش به اسم router یا gate انجام میده که تصمیم میگیره کدوم کارشناس برای اون ورودی مناسبتره.
این ایده هم خیلی تازه نیست؛ اولین بار اوایل دههی نود مطرح شد، ولی الان با رشد مدلهای عظیم دوباره جون گرفته. مدلهایی مثل Switch Transformers یا Mixtral نمونههای معروفی هستن که از MoE استفاده میکنن. جذابیت این معماری اینجاست که بدون اینکه هزینه پردازشی خیلی بالایی تحمیل کنه، ظرفیت مدل رو زیاد میکنه. مثلاً Mixtral 8×7B انگار ۴ برابر پارامتر داره ولی سرعت پیشبینیش تقریبا اندازهی یه مدل ۱۲B عادیه، چون در هر لحظه فقط دو کارشناس فعال میشن.
مزیت بزرگ MoE اینه که هم آموزش و هم استفاده از مدل سریعتر میشه، چون همهی بخشها با هم کار نمیکنن. در عین حال، ظرفیت بیشتری برای یادگیری الگوهای پیچیده در اختیار داریم. اما مثل هر ایدهی دیگه، چالشهایی هم داره. اول اینکه همهی کارشناسا باید داخل حافظهی کارت گرافیک بار بشن، حتی اگر توی اون لحظه فعال نشن، پس مصرف VRAM بالاست. دوم اینکه باید مطمئن بشیم بار کاری بین کارشناسا منصفانه تقسیم میشه، چون ممکنه بعضیا همیشه درگیر باشن و بقیه بیکار بمونن. این مشکل رو معمولا با تکنیکهایی مثل load balancing یا جریمههای خاص حل میکنن. سومین سختی هم فاینتیون یا آموزش دوبارهی این مدلهاست که نسبت به مدلهای سادهتر پیچیدگی بیشتری داره.
در نهایت، اگه بخوایم جمعبندی کنیم، MoE مثل یه سیستم مدیریتی هوشمنده که همیشه بهترین فرد رو برای انجام کار انتخاب میکنه. همین ویژگی باعث شده برای مدلهای زبانی خیلی بزرگ کاربردی و کارآمد باشه. ولی همونطور که یک تیم بزرگ نیاز به مدیریت درست داره، این معماری هم نیاز به روشهای دقیق برای تعادل و آموزش پایدار داره. پژوهشهای اخیر نشون داده که با تنظیم درست، میشه از MoE بهترین بهره رو برد و آیندهی مدلهای بزرگ هوش مصنوعی احتمالا بیشتر به این سمت خواهد رفت.
AHURA5@reza_jafari_ai
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Future Pulse Persian
ارتباط IPv6 از سمت زیرساخت کشور دچار اختلال و قطعی شده است.
Forwarded from Gopher Academy
🔵 عنوان مقاله
a fantastic illustrated introduction to Big O notation
🟢 خلاصه مقاله:
** این مقاله معرفیای تصویری و روان از نمادگذاری Big O ارائه میدهد و با تکیه بر مثالها، تفاوت مرتبههایی مانند O(1)، O(log n)، O(n) و موارد رایج دیگر را توضیح میدهد. هدف آن نشاندادن مفهوم رشد با بزرگشدن ورودی و مقایسهٔ مقیاسپذیری الگوریتمهاست، بدون درگیرشدن با جزئیات پیادهسازی یا ثابتها. برای هر کسی که تا به حال معنی O(1) و O(log n) برایش سؤال بوده، این نوشته یک شروع عالی است.
🟣لینک مقاله:
https://golangweekly.com/link/173358/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @gopher_academy
a fantastic illustrated introduction to Big O notation
🟢 خلاصه مقاله:
** این مقاله معرفیای تصویری و روان از نمادگذاری Big O ارائه میدهد و با تکیه بر مثالها، تفاوت مرتبههایی مانند O(1)، O(log n)، O(n) و موارد رایج دیگر را توضیح میدهد. هدف آن نشاندادن مفهوم رشد با بزرگشدن ورودی و مقایسهٔ مقیاسپذیری الگوریتمهاست، بدون درگیرشدن با جزئیات پیادهسازی یا ثابتها. برای هر کسی که تا به حال معنی O(1) و O(log n) برایش سؤال بوده، این نوشته یک شروع عالی است.
🟣لینک مقاله:
https://golangweekly.com/link/173358/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @gopher_academy