379K subscribers
4.37K photos
833 videos
17 files
4.85K links
Погружаемся в машинное обучение и Data Science

Показываем как запускать любые LLm на пальцах.

По всем вопросам - @haarrp

@itchannels_telegram -🔥best channels

Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri
Download Telegram
🔥 Apple только что выпустила LLM с открытым исходным кодом 7B, весами, кодом и набором данных! 👀

TL;DR:
🧠 Базовая модель 7B, обученная на 2,5Т токенах Данные в основном на английском языке, контекстное окно 2048. Обучена полностью на открытых данных.

Объединенные данные DCLM-BASELINE, StarCoder и ProofPile2
MMLU 0.6372 > Mistral & < Llama3
Открытая лицензия с лицензией Apple
Соответствует моделям с закрытыми наборами данных, таким как Mistral
Обучен с использованием Python и OpenLM framework
Доступно на huggingface и в Transformers

Модель: https://huggingface.co/apple/DCLM-7B
Репозиторий: https://github.com/mlfoundations/dclm
Набор данных: https://huggingface.co/datasets/mlfoundations/dclm-baseline-1.0
Документация: https://arxiv.org/abs/2406.11794

@ai_machinelearning_big_data

#LLM #ML #Apple
👍36🔥127
⚡️ ml_mdm: Набор диффузионных моделей Matryoshka от Apple.

Matryoshka (MDM) - сквозная структура для синтеза изображений и видео высокого разрешения. Вместо обучения отдельных моделей использован многомасштабный процесс совместной диффузии, в котором модели меньшего масштаба вложены в модели большего масштаба. Такая структура вложенности не только облегчает обмен свойствами между масштабами, но и обеспечивает постепенный рост обучаемой архитектуры.

ml_mdm - Python-фреймворк для синтеза изображений и видео c с помощью набора pre-trained моделей Matryoshka.

Codebase фреймворка:

🟠ml_mdm.models - реализация core-модели;
🟠ml_mdm.diffusion - диффузионный пайплайн;
🟠ml_mdm.config - подключение конфигурационных классов данных к моделям, конвейерам с помощью simple parsing (надстройка к argparse);
🟠ml_mdm.clis - все инструменты cli проекта.

Для тестирования инференса, оценки на датасете CC12M и обучении на собственных наборах изображений представлены 3 pre-trained модели, построенные на архитектурах U-Net и Nested U-Nets, обученные на 50 млн. пар "текст-изображение" с Flickr:

🟢vis_model_64x64;
🟢vis_model_256x256;
🟢vis_model_1024x1024.

▶️Локальный запуск:

Зависимости для установки по умолчанию в файле pyproject.toml выбраны таким образом, чтобы можно было установить библиотеку даже на CPU-only систему.

#  Running Test Cases:
> pytest # will run all test cases - including ones that require a gpu
> pytest -m "not gpu" # run test cases that can work with just cpu

# Download the models:
curl https://docs-assets.developer.apple.com/ml-research/models/mdm/flickr64/vis_model.pth --output vis_model_64x64.pth
curl https://docs-assets.developer.apple.com/ml-research/models/mdm/flickr256/vis_model.pth --output vis_model_256x256.pth
curl https://docs-assets.developer.apple.com/ml-research/models/mdm/flickr1024/vis_model.pth --output vis_model_1024x1024.pth

# Launch Web Demo:
torchrun --standalone --nproc_per_node=1 ml_mdm/clis/generate_sample.py --port 19999


⚠️ В Issues репозитория есть обращение о некорректной команде запуска Web Demo. Следите за обновлением тикета и коммитами.


📌Лицензирование :  Apple Inc.


🟡Arxiv
🟡Страница проекта
🖥Github [ Stars: 166 | Issues: 3 | Forks: 6]


@ai_machinelearning_big_data

#AI #Diffusion #ML #Text2Image #Apple
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍198🥰4