💻Postgres Professional обновила бесплатный курс по администрированию PostgreSQL 16

Компания Postgres Professional заявила о выпуске обновлённого курса по администрированию свободно распространяемой СУБД PostgreSQL. DBA-1 представляет собой базовый курс для администраторов PostgreSQL, разработанный специалистами Postgres Professional. Материал доступен для самостоятельного изучения на сайте разработчиков и в авторизованных учебных центрах.

@machinelearning_ru

🖥 Deep Java Library — это высокоуровневая open-source библиотека Java для ML и Deep Learning

DJL — это удобная библиотека машинного обучения для языка Java, особенностью которой является зоопарк моделей (Model Zoo), позволяющий получить готовую модель по описываемым параметрам из списка доступных моделей. Также имеется возможность создать свою модель, сохранить на диск и загрузить для дальнейшего использования.

🖥 GitHub
🟡 Доки
🟡 Примеры использования
🟡 Обзор DJL

@machinelearning_ru

🌟 Shape of Motion: Построение динамических 3D-сцен по видео.

Shape of Motion представляет динамическую сцену как набор 3D-гауссианов, перемещающихся и вращающихся во времени.

Движение каждого элемента сцены параметризуется как линейная комбинация компактного набора базисных движений SE(3), что дает возможность разделить сцену на группы, движущиеся как жесткие тела.
Преодоление неоднозначности реконструкции достигается с помощью низкоразмерных структур 3D-движения через базисы SE(3) и комплексный набор априорных данных, на основе монокулярных карты глубины и долгосрочных 2D-треков.

Процесс финального построения 3D-сцены основан на комбинации статических и динамических гауссианов, с учетом прогноза реконструкции для цвета, глубины и масок и синтезированной согласованности этих соответствий во времени.

На тренировочном наборе данных (Iphone dataset, набор видео размером ~ 300GB) были построены более 40 тысяч динамических и более 100 тысяч статических гауссианов, 20 базисов SE(3).
Время обучения на 1хGPU A100 с использованием оптимизатора Adam разрешением 960x720 составило чуть более 2-х часов при скорости рендеринга 40 кадров в секунду.

По результатам тестов в процессе обучения, Shape of Motion показал хорошие результаты по качеству и консистентности построения сцен.
Однако, метод все еще требует оптимизации для каждой конкретной сцены и не может обрабатывать значительные изменения ракурса камеры. Также установлена критическая зависимость от точных параметров камеры и пользовательского ввода для создания маски движущихся объектов.

▶️Локальный запуск Shape of Motion:

# Install via conda

conda create -n som python=3.10
conda activate som

# pip install 

pip install -r requirements.txt
pip install git+https://github.com/nerfstudio-project/gsplat.git

python run_training.py --work-dir <OUTPUT_DIR> --data:<DATA> --data.seq-name <DATASEQ_NAME>

👉Препроцессинговая обработка (построение карт глубины, маскирование объектов, 2D трекинг и оценка камеры) выполняется сторонними библиотеками. Внимательно ознакомьтесь с документацией

👉Лицензирование: MIT


▪Страница проекта
▪Arxiv
▪Датасет на GDrive
▪Github [ Stars: 365 | Issues: 2 | Forks: 18]


@ai_machinelearning_big_data

#AI #4D #ShapeOfMotion #ML

Lite-Oute-1: семейство компактных base и instruct моделей

Oute AI представила в открытом доступе модели на 300М, 150M и 65М параметров в base и instruct вариантах и в GGUF-формате. Список релиза:

🟠Lite-Oute-1-300M Base
🟠Lite-Oute-1-300M-Instruct
🟠Lite-Oute-1-300M Base GGUF
🟠Lite-Oute-1-300M-Instruct GGUF
🟠Lite-Mistral-150M-v2-Instruct
🟠Lite-Mistral-150M-v2-Instruct GGUF
🟠Lite-Oute-1-65M Base
🟠Lite-Oute-1-65M-Instruct
🟠Lite-Oute-1-65M Base GGUF
🟠Lite-Oute-1-65M-Instruct GGUF

Lite-Oute-1-300M: "старшая" модель семейства на архитектуре Mistral с 300М параметров и контекстом в 4096 токенов. Эта модель специально разработана в качестве отправной точки для тонкой настройки при выполнении различных задач. Она обеспечивает баланс между компактными размерами и возможностями.
Некоторые оценки 0-shot: MMLU - 24.87, Winogrande- 53.35, OpenBookQA - 30.80

Lite-Oute-1-300M Base GGUF: диапазон квантования от FP16 (600 МВ) до Q2_K (176 MB), всего 15 вариаций.

Lite-Oute-1-300M-Instruct: instruct-версия 300М Base с теми же параметрами. Модель использует шаблон ChatML.
Некоторые оценки 0-shot: MMLU - 24.00, Winogrande- 53.75, OpenBookQA - 32.20

Lite-Oute-1-300M-Instruct GGUF: диапазон квантования от FP16 (600 МВ) до Q2_K(176 MB), всего 15 вариаций.
Модель использует шаблон ChatML

Lite-Mistral-150M-v2-Instruct: модель на основе архитектуры Mistral, включающая около 157М параметров. Основной целью создания этой модели была разработка компактной и эффективной модели, способной работать на широком спектре устройств, сохраняя при этом разумный уровень функциональности и согласованности для своего небольшого размера. Модель была обучена на ~ 8 миллиардах токенов.
Некоторые оценки 0-shot: MMLU - 25.28, Winogrande- 51.78, OpenBookQA - 28.40
⚠️ Модель чувствительна к используемому шаблону чата, уточните его на странице модели на HF.

Lite-Mistral-150M-v2-Instruct GGUF: диапазон квантования от FP16 (314 МВ) до Q2_K (68.5 MB), всего 15 вариаций.
⚠️ Модель чувствительна к используемому шаблону чата, уточните его на странице модели на HF.

Lite-Oute-1-65M Base: экспериментальная ультракомпактная базовая модель, построенная на архитектуре LLaMA и содержащая около 65М параметров.
Эта модель предназначена в качестве отправной точки для тонкой настройки под узкоспециальные задачи. Из-за своего чрезвычайно малого размера эта модель имеет базовые возможности генерации текста, но испытывает трудности с инструкциями или поддержанием связности тем.
Некоторые оценки 0-shot: MMLU - 23.05, Winogrande- 51.70, OpenBookQA - 27.60

Lite-Oute-1-65M Base GGUF: диапазон квантования от FP16 (131 МВ) до Q2_K (31.5 MB), всего 15 вариаций.

Lite-Oute-1-65M-Instruct: instruct-версия 65М Base с теми же параметрами.
Некоторые оценки 0-shot: MMLU - 23.45, Winogrande- 50.04, OpenBookQA - 28.60.
Модель использует шаблон ChatML.

Lite-Oute-1-65M-Instruct GGUF: диапазон квантования от FP16 (131 МВ) до Q2_K(31.5 MB), всего 15 вариаций.
Модель использует шаблон ChatML


🟡Страница проекта
🟡Все модели на HF


@ai_machinelearning_big_data

#AI #TinyLM #ML #OuteAI #GGUF