huggingface.co
Introduction - Hugging Face LLM Course
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.
Бесплатные курсы на Hugging Face 🤗
Все знают Hugging Face как главный хаб моделей. Но многие не знаю, что у них куча полезных курсиков.
🎓 Основные Курсы
• LLM Course 🤖
Главный курс по большим языковым моделям. Все от основ трансформеров до файнтюнинга на библиотеках HF.
• Deep RL Course 🧠
Глубокое погружение в обучение с подкреплением. Учат создавать агентов, которые принимают решения в сложных средах.
• Diffusion Course 🎨
Вся магия генерации картинок изнутри. Поймете, как работают Midjourney и Stable Diffusion, и научитесь использовать библиотеку diffusers.
• Computer Vision Course 👁
Практический курс по компьютерному зрению. Классификация, детекция объектов, сегментация на реальных примерах.
• Audio Course 🔊
Применение трансформеров для работы со звуком. Распознавание речи, классификация аудио, генерация.
Специализированные и продвинутые курсы
• Agents Course 🛠
Как создавать и развертывать AI-агентов, способных использовать внешние инструменты (tools) для выполнения задач.
• MCP Course 📜
Курс по Model Context Protocol. Для тех, кто хочет глубже копнуть в протоколы взаимодействия с моделями.
• ML for Games Course 🎮
Специализированный курс для геймдева. Как интегрировать AI в игры и использовать AI-инструменты в разработке.
• ML for 3D Course 🧊
Курс для тех, кто работает с 3D-графикой и хочет применять там методы машинного обучения.
📖 Практика: Open-Source AI Cookbook
Ссылка на Cookbook
Это не курс, а сборник готовых "рецептов" — Jupyter-ноутбуков с решением конкретных задач. Как построить RAG, как отфайнтьюнить модель на кастомных данных, как провести бенчмарк TGI. Чистая практика от сообщества для сообщества.
Все знают Hugging Face как главный хаб моделей. Но многие не знаю, что у них куча полезных курсиков.
🎓 Основные Курсы
• LLM Course 🤖
Главный курс по большим языковым моделям. Все от основ трансформеров до файнтюнинга на библиотеках HF.
• Deep RL Course 🧠
Глубокое погружение в обучение с подкреплением. Учат создавать агентов, которые принимают решения в сложных средах.
• Diffusion Course 🎨
Вся магия генерации картинок изнутри. Поймете, как работают Midjourney и Stable Diffusion, и научитесь использовать библиотеку diffusers.
• Computer Vision Course 👁
Практический курс по компьютерному зрению. Классификация, детекция объектов, сегментация на реальных примерах.
• Audio Course 🔊
Применение трансформеров для работы со звуком. Распознавание речи, классификация аудио, генерация.
Специализированные и продвинутые курсы
• Agents Course 🛠
Как создавать и развертывать AI-агентов, способных использовать внешние инструменты (tools) для выполнения задач.
• MCP Course 📜
Курс по Model Context Protocol. Для тех, кто хочет глубже копнуть в протоколы взаимодействия с моделями.
• ML for Games Course 🎮
Специализированный курс для геймдева. Как интегрировать AI в игры и использовать AI-инструменты в разработке.
• ML for 3D Course 🧊
Курс для тех, кто работает с 3D-графикой и хочет применять там методы машинного обучения.
📖 Практика: Open-Source AI Cookbook
Ссылка на Cookbook
Это не курс, а сборник готовых "рецептов" — Jupyter-ноутбуков с решением конкретных задач. Как построить RAG, как отфайнтьюнить модель на кастомных данных, как провести бенчмарк TGI. Чистая практика от сообщества для сообщества.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥8👍3
Пока все обсуждают новые рекорды Claude Sonnet 4.5 на бенчмарках (да, он теперь топ-1 по программированию на SWE-bench), стоит сделать акцент на другом. Выкатить просто более умную модель — это ожидаемо. Сегодня они, завтра — другие.
Anthropic выкатили не просто модель, а целостную платформу для создания AI-агентов.
Раньше нам давали "голый" движок (API модели), а всю обвязку — управление памятью, состоянием, разделение задач, интеграцию с инструментами — пили сам, как умеешь.
Поэтому главный анонс — это Claude Agent SDK. По сути, это тот самый фреймворк, на котором построен их флагманский продукт Claude Code.
Что это значит?
1. Прощай, велосипедостроение. Управление контекстом, памятью для долгоживущих задач, система разрешений, координация нескольких подагентов — все эти дико сложные инженерные задачи уже решены за нас.
2. Глубокая интеграция, а не просто чат в IDE. Нативный VS Code extension, чекпоинты (!!!) для отката состояния кода и диалога, фоновые задачи.
3. Да, Sonnet 4.5 хорош. Скачок с 42% до 61% на OSWorld (задачи по реальному использованию компьютера) — это сильный прирост. Но всё это раскрывается именно в связке с этой новой платформой.
Anthropic этим релизом делают заявку на лидерство именно в гонке платформ для разработчиков, а не просто в гонке попугаев-бенчмарков.
Ссылочки:
- Анонс Sonnet 4.5
- Технические подробности про автономность и Claude Code
Anthropic выкатили не просто модель, а целостную платформу для создания AI-агентов.
Раньше нам давали "голый" движок (API модели), а всю обвязку — управление памятью, состоянием, разделение задач, интеграцию с инструментами — пили сам, как умеешь.
Поэтому главный анонс — это Claude Agent SDK. По сути, это тот самый фреймворк, на котором построен их флагманский продукт Claude Code.
Что это значит?
1. Прощай, велосипедостроение. Управление контекстом, памятью для долгоживущих задач, система разрешений, координация нескольких подагентов — все эти дико сложные инженерные задачи уже решены за нас.
2. Глубокая интеграция, а не просто чат в IDE. Нативный VS Code extension, чекпоинты (!!!) для отката состояния кода и диалога, фоновые задачи.
3. Да, Sonnet 4.5 хорош. Скачок с 42% до 61% на OSWorld (задачи по реальному использованию компьютера) — это сильный прирост. Но всё это раскрывается именно в связке с этой новой платформой.
Anthropic этим релизом делают заявку на лидерство именно в гонке платформ для разработчиков, а не просто в гонке попугаев-бенчмарков.
Ссылочки:
- Анонс Sonnet 4.5
- Технические подробности про автономность и Claude Code
👍8🔥2🙏2👌1
unittest vs pytestunittest — встроенная в Python "батарейка". Она просто есть. Всегда была. И на этом её плюсы, в общем-то, заканчиваются 😒pytest — фреймворк, который настолько хорош, что стал стандартом индустрии. Меньше кода, фикстуры, мощная экосистема плагинов.Сравниваем их в карточках
Спойлер: начинать новый проект на
unittest в 2025 году — это странный выбор, граничащий с мазохизмом. #два_стула
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍7🔥2🙏1👌1
🗓Итоги месяца (сентябрь 2025)
🏆Топовый пост: бесплатная хорошая книжка Think Python для начинающих📖
👀 Топ по просмотрам 👨🏻💻
1️⃣ Релиз модельки HunyuanWorld-Voyager для генерации 3D-миров.
2️⃣ Безжалостное сравнение зарплат айтишников и строителей.
3️⃣ Excel более востребованный, чем Python в IT.
📨 Топ по репостам 📥
1️⃣ Бесплатный курс по программированию с нейронками от Cursor.
2️⃣ Бесплатные курсы от Hugging Face.
3️⃣ Шпаргалка по типам данных в Python.
👍🏻 Топ по реакциям 😍
1️⃣ Исследование популярности Stack Overflow на фоне использования нейросеток.
2️⃣ 13 сентября был День Программиста!🥳
3️⃣ Курсы по хоткеям в IDE.
#итоги_месяца
🏆Топовый пост: бесплатная хорошая книжка Think Python для начинающих
👀 Топ по просмотрам 👨🏻💻
1️⃣ Релиз модельки HunyuanWorld-Voyager для генерации 3D-миров.
2️⃣ Безжалостное сравнение зарплат айтишников и строителей.
3️⃣ Excel более востребованный, чем Python в IT.
📨 Топ по репостам 📥
1️⃣ Бесплатный курс по программированию с нейронками от Cursor.
2️⃣ Бесплатные курсы от Hugging Face.
3️⃣ Шпаргалка по типам данных в Python.
👍🏻 Топ по реакциям 😍
1️⃣ Исследование популярности Stack Overflow на фоне использования нейросеток.
2️⃣ 13 сентября был День Программиста!
3️⃣ Курсы по хоткеям в IDE.
#итоги_месяца
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5🔥4❤1🙏1
Вышла GLM-4.6 от Z.ai, кратко по спекам:
▪️ Контекст подрос со 128К до 200К токенов. Пригодится для сложных агентных задач, где нужно держать в голове тонну информации.
▪️ Программирование и логика. Заявляют о серьёзном бусте производительности. Что интересно, в своём же бенчмарке CC-Bench они почти догнали Claude Sonnet 4, но честно признают, что в кодинге до Claude 4.5 ещё не дотягивают.
▪️ Агенты. Улучшили работу с инструментами и интеграцию в агентные фреймворки.
▪️ Эффективность. Задачи решаются на 15% меньшим количеством токенов, чем у прошлой версии.
Что это значит для нас? 💻
GLM Coding Plan предлагает производительность уровня Claude, но стоит в 7 раз дешевле при в 3 раза большей квоте.
Ну и открытость. Они не жмотят веса и данные для оценки:
👉 Поиграться в чате: Z.ai Chat
👉 Дёрнуть по API: Документация (есть и на OpenRouter)
👉 Скачать веса и запустить локально: HuggingFace
👉 Покопаться в данных их бенчмарка: CC-Bench Trajectories
▪️ Контекст подрос со 128К до 200К токенов. Пригодится для сложных агентных задач, где нужно держать в голове тонну информации.
▪️ Программирование и логика. Заявляют о серьёзном бусте производительности. Что интересно, в своём же бенчмарке CC-Bench они почти догнали Claude Sonnet 4, но честно признают, что в кодинге до Claude 4.5 ещё не дотягивают.
▪️ Агенты. Улучшили работу с инструментами и интеграцию в агентные фреймворки.
▪️ Эффективность. Задачи решаются на 15% меньшим количеством токенов, чем у прошлой версии.
Что это значит для нас? 💻
GLM Coding Plan предлагает производительность уровня Claude, но стоит в 7 раз дешевле при в 3 раза большей квоте.
Ну и открытость. Они не жмотят веса и данные для оценки:
👉 Поиграться в чате: Z.ai Chat
👉 Дёрнуть по API: Документация (есть и на OpenRouter)
👉 Скачать веса и запустить локально: HuggingFace
👉 Покопаться в данных их бенчмарка: CC-Bench Trajectories
❤4👍3
Подводим квартальные итоги по рынку, и картина, мягко говоря, не очень радостная.
Начнём с данных Getmatch по питонистам. Тут стабильность, которую мы не заказывали. Цифры почти не изменились, а это значит, что с учётом инфляции реальные доходы продолжают падать.
▪️ Медианная зарплата по всем уровням – 205к (было 200к)
▫️ Джуны – 100к (без изменений)
▫️ Мидлы – 190к (без изменений)
▫️ Синьоры – 300к (без изменений)
▫️ Тимлиды – 350к (без изменений)
▫️ В Москве – 215к (было 210к)
▫️ Питер – 200к (без изменений)
▫️ Удалёнщики – 225к (было 220к)
Рост на уровне статистической погрешности. Движения нет.
А теперь самое интересное — общая температура по IT-больнице от hh.ru.
Разрыв между хотелками и реальностью внезапно сократился! Но радоваться тут нечему.
▫️ Ожидаемые зарплаты (фиолетовая линия на графике) после пика в 110к рухнули обратно до 100к. Кандидаты начали трезветь и умерять аппетиты.
▫️ Предлагаемые (красная линия) мёртво стоят на 90к. Бизнес платить больше не собирается.
Итог: пропасть между ожиданиями и реальностью сократилась с 20к до 10к не потому что работодатели подобрели, а потому что соискатели поняли — жирных офферов на всех не хватит.
Вот тут разворачивается настоящий ад. hh.индекс (количество резюме на одну вакансию) улетел в стратосферу.
▫️ Летом было 12.5 человек на место, и это уже было дико.
▫️ К концу сентября — 16.1.
Напомню, по классификации hh, всё что выше 12 — это «крайне высокий уровень конкуренции». Мы уже далеко за этой чертой. Год назад в это же время было 8.2. Конкуренция за год выросла ВДВОЕ.
Что имеем в сухом остатке?
Зарплаты стоят на месте. Компании не готовы платить больше. А на каждое место теперь претендует не просто толпа, а целый стадион кандидатов, которые от безысходности начинают просить меньше денег.
А теперь накладываем на это отмену льгот IT-компаниям и повышение НДС в 2026 году. ЧТО БЫЛО ДАЛЬШЕ?
#денюжки
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😢10👀4😭2🙈2❤1🔥1🙉1🙊1🤷1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Недавно ребята из Sber AI выкатили в опенсорс Kandinsky 5.0 T2V Lite. Она не только генерит видосы, но и, по заявлениям, лучше всех в опенсорсе понимает русские концепты. Прощайте, кривые чебурашки 😁
Что за зверь?
1️⃣ Модель "лайтовая", всего 2B параметров. Но по бенчмаркам она обходит даже 14-миллиардные модели от Wan.
2️⃣ Генерит видосы до 5 и 10 секунд. 10-секундные модели используют хитрый алгоритм NABLA для ускорения.
3️⃣ Есть сразу 8 (!) вариантов моделей под разные задачи:
- SFT — если нужно максимальное качество.
- CFG-distilled — если надо в 2 раза быстрее.
- Diffusion-distilled — для тех, кому "надо вчера", в 6 раз быстрее SFT на 16 шагах.
- Pretrain — для энтузиастов, кто хочет дообучить под свои нужды.
4️⃣ Под капотом модный стек: DiT (Diffusion Transformer), текстовые эмбеддинги от Qwen2.5-VL + CLIP и 3D VAE от HunyuanVideo.
Но самое главное — это можно потрогать руками. В репозитории лежит готовый воркфлоу для ComfyUI (kandisnky5_lite_T2V.json). Есть и Python-скрипты🐍
#годный_опенсорс
Что за зверь?
- SFT — если нужно максимальное качество.
- CFG-distilled — если надо в 2 раза быстрее.
- Diffusion-distilled — для тех, кому "надо вчера", в 6 раз быстрее SFT на 16 шагах.
- Pretrain — для энтузиастов, кто хочет дообучить под свои нужды.
Но самое главное — это можно потрогать руками. В репозитории лежит готовый воркфлоу для ComfyUI (kandisnky5_lite_T2V.json). Есть и Python-скрипты
#годный_опенсорс
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥9