💯 100+ готовых Colab-ноутбуков для fine-tuning LLM

Собрана коллекция из 100+ Colab-ноутбуков с пошаговыми гайдами по fine-tuning любых семейств языковых моделей.
Всё в одном месте — запускай, пробуй и адаптируй под свои задачи.

Подходит для:
🔥 экспериментов с разными архитектурами LLM
🔥 быстрого прототипирования
🔥 обучения и изучения техник fine-tuning

Отличный ресурс, чтобы не тратить время на настройку окружения и сразу переходить к практике.

📱 Ссылка на репозиторий

🐸 Библиотека дата-сайентиста

#буст

🚀 Как запустить Random Forest на GPU и получить ускорение в 40 раз

Оказалось, это реально просто — и даже open-source. Фреймворк Hummingbird компилирует обученные ML-модели в тензорные вычисления.

Что это даёт:
— модель можно гонять на GPU, TPU и других ускорителях,
— при этом сохраняется исходная точность,
— а инференс становится до 40 раз быстрее.

📌 Это особенно полезно, если модель уже обучена, а вам важно её быстро и эффективно задеплоить.

Для обучения на GPU есть альтернатива — RAPIDS CuML.

🐸 Библиотека дата-сайентиста

#буст