🤗 Decision Transformers
Теперь на Hugging Face доступны 9 чекпоинтов моделей для обучения с подкреплением
Блог пост
Теперь на Hugging Face доступны 9 чекпоинтов моделей для обучения с подкреплением
Блог пост
huggingface.co
Introducing Decision Transformers on Hugging Face 🤗
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.
👍5🔥2
Кагл. Мало места на диске? 🧐
Вообще да.
Просто представьте ситуацию: всего у вас 20гб, ваш обучающий сет весит 13 гб(его не удалить в силу каких-то особенностей, добавлять через утилиту датастеов тоже не враиант), а вы обучаете 10 чекпоинтов моделей, вес каждого около 2гб.
👉 Откуда же достать место? Есть лайфхак, которым пользуются hf - сохранять ВСЕ ненужные для сохранения файлы в /root/.cache/
Это работает, так как кагл считает дисковое пространство только в /kaggle/working . Если вы запустите Save & Run All, то root/.cache/ просто не отобразится в outputs.
Вообще да.
Просто представьте ситуацию: всего у вас 20гб, ваш обучающий сет весит 13 гб(его не удалить в силу каких-то особенностей, добавлять через утилиту датастеов тоже не враиант), а вы обучаете 10 чекпоинтов моделей, вес каждого около 2гб.
👉 Откуда же достать место? Есть лайфхак, которым пользуются hf - сохранять ВСЕ ненужные для сохранения файлы в /root/.cache/
Это работает, так как кагл считает дисковое пространство только в /kaggle/working . Если вы запустите Save & Run All, то root/.cache/ просто не отобразится в outputs.
🔥12👍5
Forwarded from Время Валеры
Я много помогал ребятам из Алиэкспресса делать разные штуки.
Поиск, ценообразование, рекомендательные системы, антифрод, А/Б тесты, МММ, косвенно матчинг
Теперь они проводят Первый митап команды AliTech
Расскажут о том, как готовить данные и обучать алгоритмы, чтобы находить совпадения среди миллионов товаров (а на AliExpress их больше 2 млрд), разберут не только истории успеха, но и попытки, которые ни к чему не привели — на митапе команды AliTech 7 апреля, в 18:00.
В программе
— Как сделали матчер: тайтлы, берты и две сестры, Андрей Русланцев, AliExpress Россия
— Как не сделали матчер: тайтлы, чехлы и близнецы, Денис Ивашков, AliExpress Россия
— Prod2vec: три в одном! Объединяем всю информацию о товаре в один вектор, Александр Голубев, Ozon
— Прикладные задачи матчинга и способы оценки качества, Макар Красноперов, Яндекс.Маркет
— Q&A сессия о матчинге и не только!
Митап будет в 18:00 в четверг, 7 апреля, в новом офисе AliExpress в башне «Империя» в Сити — и в трансляции на YouTube. Регистрироваться тут (это обязательно)
Поиск, ценообразование, рекомендательные системы, антифрод, А/Б тесты, МММ, косвенно матчинг
Теперь они проводят Первый митап команды AliTech
Расскажут о том, как готовить данные и обучать алгоритмы, чтобы находить совпадения среди миллионов товаров (а на AliExpress их больше 2 млрд), разберут не только истории успеха, но и попытки, которые ни к чему не привели — на митапе команды AliTech 7 апреля, в 18:00.
В программе
— Как сделали матчер: тайтлы, берты и две сестры, Андрей Русланцев, AliExpress Россия
— Как не сделали матчер: тайтлы, чехлы и близнецы, Денис Ивашков, AliExpress Россия
— Prod2vec: три в одном! Объединяем всю информацию о товаре в один вектор, Александр Голубев, Ozon
— Прикладные задачи матчинга и способы оценки качества, Макар Красноперов, Яндекс.Маркет
— Q&A сессия о матчинге и не только!
Митап будет в 18:00 в четверг, 7 апреля, в новом офисе AliExpress в башне «Империя» в Сити — и в трансляции на YouTube. Регистрироваться тут (это обязательно)
alitech.timepad.ru
Встречаемся в «Империи»: ML митап AliTech / События на TimePad.ru
Поговорим о том, как готовить данные и обучать алгоритмы, чтобы находить совпадения среди миллионов товаров (а на AliExpress их более 2 млрд), причем разберем не только истории успешного успеха, но и попытки, которые ни к чему не привели — на первом митапе…
👍1
🤷♀️ О том, как я переводчик делаю
👉 Всё началось с малого, с желания иметь модель весом < 50МБ, со скоростью пули и реакцией катбуста.
И всё, тут понеслось:
— Строю пайплайн, ищу данные, обучаю 3 дня
— Понимаю что капец косякнул в коде обучения
— Дебажу день, ставлю обучаться на ночь
— Ловлю новый баг в токенизации
— Думаю ладно, багов больше не будет, но нет тут то было, оказывается довольно большая часть сета какая-то кривая и это сильно портит метрики
— Закончились ресурсы на кагле, нужно было искать гпу на эксперименты
— Одолжил аккаунт, запустил, добавл новый сет и фильтры для него -> в итоге первая +- модель, которая вместо нормального перевода давала парафраз с ответом на вопрос если таковой был 😂
— Эксперименты продолжаются, начинаю разбивать текст, чтобы обучать только для перевода одного-трех предложений -> что-то идёт не так и вроде становится хуже
— Думаю: а как же так? Я про дистилляцию забыл? Надо пробовать, лосс падает, примеры генерятся - всё очень круто, ставлю на ночь
— Словил очередной баг: из-за пересечения имен в функции генерации текста предиктилась моделью учителем...
— Ощутил нехватку данных, поспрашивал людей, покапал популярные датасеты ииии ничего не изменил, так закончились гпу часы 🙃
— Решил, ну ладно, какие там ещё вычислители? TPU надо пробовать
— Вспоминаю что недавно видел крутую либу от HF - accelerate, решил использовать и получил легкую интеграцию под все вычислители, но обучать на TPU нахватало терпения 🙌
👉 Всё началось с малого, с желания иметь модель весом < 50МБ, со скоростью пули и реакцией катбуста.
И всё, тут понеслось:
— Строю пайплайн, ищу данные, обучаю 3 дня
— Понимаю что капец косякнул в коде обучения
— Дебажу день, ставлю обучаться на ночь
— Ловлю новый баг в токенизации
— Думаю ладно, багов больше не будет, но нет тут то было, оказывается довольно большая часть сета какая-то кривая и это сильно портит метрики
— Закончились ресурсы на кагле, нужно было искать гпу на эксперименты
— Одолжил аккаунт, запустил, добавл новый сет и фильтры для него -> в итоге первая +- модель, которая вместо нормального перевода давала парафраз с ответом на вопрос если таковой был 😂
— Эксперименты продолжаются, начинаю разбивать текст, чтобы обучать только для перевода одного-трех предложений -> что-то идёт не так и вроде становится хуже
— Думаю: а как же так? Я про дистилляцию забыл? Надо пробовать, лосс падает, примеры генерятся - всё очень круто, ставлю на ночь
— Словил очередной баг: из-за пересечения имен в функции генерации текста предиктилась моделью учителем...
— Ощутил нехватку данных, поспрашивал людей, покапал популярные датасеты ииии ничего не изменил, так закончились гпу часы 🙃
— Решил, ну ладно, какие там ещё вычислители? TPU надо пробовать
— Вспоминаю что недавно видел крутую либу от HF - accelerate, решил использовать и получил легкую интеграцию под все вычислители, но обучать на TPU нахватало терпения 🙌
👍12
Ну а сейчас муки эксперименты продолжаются, если верить wandb.ai, то я уже запускал блокнот более 200 раз, понял что нужно увеличивать сет, но гпу кагла тупо не хватит, либо придется сильно урезать урезанное.
Что же в итоге? Читайте доки, проверяйте данные и метрики перед запусками, делайте перерывы в работе, а то ваши мыслительные процессы станут похожи на жалкие потуги обучить T5 на процессоре
Что же в итоге? Читайте доки, проверяйте данные и метрики перед запусками, делайте перерывы в работе, а то ваши мыслительные процессы станут похожи на жалкие потуги обучить T5 на процессоре
🔥9
Forwarded from эйай ньюз
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Вышло обновление Disco Diffusion 5.1 для генерации картинок и видео.
Телега шакалит качество 😢
-> Ссылка на колаб
Телега шакалит качество 😢
-> Ссылка на колаб
👍9
ИИ для распознавания аутизма
Исследователи из Стэнфорда разработали алгоритм, который может помочь определить, есть ли у кого-то аутизм, глядя на сканирование мозга.
Как описано в новом исследовании, опубликованном в журнале Biological Psychiatry, алгоритм оценивал сканирование мозга из выборки примерно 1100 пациентов. С точностью 82% алгоритм отобрал группу пациентов, у которых диагностировали аутизм.
Новость
Исследователи из Стэнфорда разработали алгоритм, который может помочь определить, есть ли у кого-то аутизм, глядя на сканирование мозга.
Как описано в новом исследовании, опубликованном в журнале Biological Psychiatry, алгоритм оценивал сканирование мозга из выборки примерно 1100 пациентов. С точностью 82% алгоритм отобрал группу пациентов, у которых диагностировали аутизм.
Новость
Medicalxpress
New AI-driven algorithm can detect autism in brain 'fingerprints'
Stanford researchers have developed an algorithm that may help discern if someone has autism by looking at brain scans. The novel algorithm, driven by recent advances in artificial intelligence (AI), ...
👍5🤔1
Forwarded from Denis Sexy IT 🤖
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Если помните, Nvidia не так давно показала свою новую нейронку (iNGP) – скармливаешь ей кучу фоток и она дает тебе 3D пространство этого помещения, в котором можно «перемещать камеру».
Один из интересных побочных эффектов этого алгоритма, это то, что можно «залетать» в отражения, в данном случае в зеркало — и летать там смотреть чего как.
Вход в зазеркалье открывается только с помощью нейронок, теперь все понятно ¯\_(ツ)_/¯
Один из интересных побочных эффектов этого алгоритма, это то, что можно «залетать» в отражения, в данном случае в зеркало — и летать там смотреть чего как.
Вход в зазеркалье открывается только с помощью нейронок, теперь все понятно ¯\_(ツ)_/¯
👍13
Denis Sexy IT 🤖
Если помните, Nvidia не так давно показала свою новую нейронку (iNGP) – скармливаешь ей кучу фоток и она дает тебе 3D пространство этого помещения, в котором можно «перемещать камеру». Один из интересных побочных эффектов этого алгоритма, это то, что можно…
Кажется нейронки скоро станут одним из инструментов детективов, а за этим пойдет переквалификация в нейродетективов.
Фантастические идеи фильмов становятся явью.
Фантастические идеи фильмов становятся явью.
❤3
Silero TTS V3
Русский text to speech стал ещё лучше, вот прям конкретно.
Для сравнения превосходства нового спикера послушайте результаты работы с костылями и без
Честно говоря, очень страшно за то в каких мошеннических схемах это может использоваться
Попробовать онлайн
Почитать как работает это чудо
Поглядеть на гит
Русский text to speech стал ещё лучше, вот прям конкретно.
Для сравнения превосходства нового спикера послушайте результаты работы с костылями и без
Честно говоря, очень страшно за то в каких мошеннических схемах это может использоваться
Попробовать онлайн
Почитать как работает это чудо
Поглядеть на гит
Telegram
Градиентное погружение
👍5🔥5
👍4
Forwarded from Love. Death. Transformers.
О, вышла mGPT1.3b - претрейн GPT на mc4 корпусе + тексты русских народов
habr
collab
finetuning
arxiv
github
habr
collab
finetuning
arxiv
github
Хабр
Модель-полиглот: как мы учили GPT-3 на 61 языке мира
Генеративные языковые модели уверенно обосновались в практике Natural Language Processing (NLP). Большие предобученные трансформеры двигаются сразу в трёх направлениях: мультимодальность,...
🔥5❤1
Forwarded from Love. Death. Transformers.
0000000002.wav
317.3 KB
#чтивонаночь
Диффузионные модели давно бьют SOTA в генерации изображений, а исследователи их решили заменить GAN в классическом TTS/ TEXT 2 SING на диффузионнную модель.
github
Диффузионные модели давно бьют SOTA в генерации изображений, а исследователи их решили заменить GAN в классическом TTS/ TEXT 2 SING на диффузионнную модель.
github
👍5
Про прогрессбары
Недавно понадобилось отслеживать состояние обучения модельки(переводчика) в реалтайме, но я работаю в save & run all кагла, что довольно неудобно и накладывает ограничения
Соответственно появились мысли о всяких MLOps инструментах типо wandb, neptune, tensorboard и тд
Но они тоже не сказать что супер удобные, ведь что есть удобнее мессенджеров?
Тут я начал гуглить на эту тему что-то для тг. Нашел штуку HF, которая тупо отправляет сообщение в мессенджер. Нормально, но хочется большего, большего реалтайма без флуда
Написал другу об этом всём, а в ответ:
Сделать TQDM вывод красивый, вытащить выходной поток, прогнать через какую-нить либу, которая по любому есть, это-ж питон. И в одно сообщение красиво скидывать с таймаутом в минуту, не шля новые, а изменяя старое
(хотя скорее всего есть более удобные инструменты юпитера)
Как ни странно он был прав, при этом настолько, что изменить в коде нужно было всего две строчки:
Недавно понадобилось отслеживать состояние обучения модельки(переводчика) в реалтайме, но я работаю в save & run all кагла, что довольно неудобно и накладывает ограничения
Соответственно появились мысли о всяких MLOps инструментах типо wandb, neptune, tensorboard и тд
Но они тоже не сказать что супер удобные, ведь что есть удобнее мессенджеров?
Тут я начал гуглить на эту тему что-то для тг. Нашел штуку HF, которая тупо отправляет сообщение в мессенджер. Нормально, но хочется большего, большего реалтайма без флуда
Написал другу об этом всём, а в ответ:
Сделать TQDM вывод красивый, вытащить выходной поток, прогнать через какую-нить либу, которая по любому есть, это-ж питон. И в одно сообщение красиво скидывать с таймаутом в минуту, не шля новые, а изменяя старое
(хотя скорее всего есть более удобные инструменты юпитера)
Как ни странно он был прав, при этом настолько, что изменить в коде нужно было всего две строчки:
from tqdm.contrib.telegram import tqdmВ конечном итоге я остановился на комбинации tqdm telegram + wandb (полный вывод консоли + использование ресурсов) и пока что меня это устраивает
for i in tqdm(iterable, token='{token}', chat_id='{chat_id}'):
...
👍22🔥7❤1