279K subscribers
5.51K photos
1.28K videos
17 files
5.84K 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
🍏 MobileCLIP: Fast Image-Text Models through Multi-Modal Reinforced Training

Apple выпустила невероятно быстрые модели Core ML и приложение для iOS, позволяющее запускать их на iPhone! ⚡

Эти модели можно подключить к демо приложению, представленному в официальном репозитории MobileCLIP.

> S0 соответствует ViT-B/ 16 от OpenAI, но в 4,8 раза быстрее и в 2,8 раза меньше размером.

> S2 превосходит ViT-B/16 от SigLIP в 2,3 раза, при этом в 2,1 раза меньше по размеру, при этом используется для обучения в 3 раза меньше данных.

> MobileCLIP-B(LT) достигает 77,2%-ную точность обработки изображений, превосходя DFN, SigLIP и даже ViT-L/14@336 от OpenAI

conda create -n clipenv python=3.10
conda activate clipenv
pip install -e .


Пример использования:

Python
import torch
from PIL import Image
import mobileclip

model, _, preprocess = mobileclip.create_model_and_transforms('mobileclip_s0', pretrained='/path/to/mobileclip_s0.pt')
tokenizer = mobileclip.get_tokenizer('mobileclip_s0')

image = preprocess(Image.open("docs/fig_accuracy_latency.png").convert('RGB')).unsqueeze(0)
text = tokenizer(["a diagram", "a dog", "a cat"])

with torch.no_grad(), torch.cuda.amp.autocast():
image_features = model.encode_image(image)
text_features = model.encode_text(text)
image_features /= image_features.norm(dim=-1, keepdim=True)
text_features /= text_features.norm(dim=-1, keepdim=True)

text_probs = (100.0 * image_features @ text_features.T).softmax(dim=-1)

print("Label probs:", text_probs)



▪HF
▪Github
▪Результаты модели

@ai_machinelearning_big_data

#apple #coreml #mobile
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍27🔥11❤6
✔️ Google представила Gemma 3n — лёгкую и быструю AI-модель для работы на девайсах

Google выпустила Gemma 3n — это новая версия модели, которая запускается локально на мобильных устройствах.

Gemma 3n может работа локально на устройстве с 2 ГБ оперативной памяти!

➡️ Особенности:

• Работает в 1.5 раза быстрее, чем предыдущая Gemma 3 4B
• Поддерживает работу без интернета — всё локально и безопасно
• Умеет понимать текст, речь и изображения
• Можно использовать даже на устройствах с 2–3 ГБ RAM
• Поддерживает мгожетсво языков,

💡 Gemma 3n использует гибкую архитектуру (MatFormer), которая может "переключаться" между лёгким и полным режимом (2B и 4B параметров) — модель подстраивается под задачу, не перегружая устройство.

🔧 Как начать пользоваться:

• Через Google AI Studio — работает прямо в браузере
• Или через SDK Google AI Edge — интеграция на Android, Chromebook и другие устройства

📊 Где это применимо:

• Голосовые ассистенты
• Приложения с ИИ, которые работают без интернета
• Переводчики, чат-боты, анализ изображений на телефоне

➡️Релиз: https://developers.googleblog.com/en/introducing-gemma-3n/
➡️ Документация: https://ai.google.dev/gemma/docs/gemma-3n#parameters

#Gemma #Google #mobile #МультимодальныйИИ #МобильныйИИ #edgedevices
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍111🔥52❤32❤‍🔥1🎄1
📱 Qwen представила Qwen Intelligence - набор ИИ-агентов для смартфонов.

В основе три агента:

* Mobile Planner Agent - разбивает сложные задачи на шаги и координирует выполнение.
* Mobile-Use Agent - выполняет действия в приложениях через API, а при необходимости переключается на GUI. На MobileWorld — 82.1%, на MobileWorld-Real — 92.2%.
* Mobile Creative Agent — превращает короткий запрос в готовый визуальный контент; заявленная генерация изображения - около 3 секунд.

Qwen также открывает набор мобильных бенчмарков: MobilePA-Bench, MobileWorld, MobileWorld-Real и MobileWorld-Safety — для проверки планирования, работы между приложениями, реальных устройств и безопасности.

Один агент планирует, второй действует, третий создаёт контент - прямо на смартфоне.

🔗 Learn more about the agents:
- Qwen Intelligence official website: https://qwenintelligence.com
- Mobile Planner Agent: https://github.com/Tongyi-MAI/Qwen-Planner-Agent
- Mobile-Use Agent: https://tongyi-mai.github.io/Qwen-UI-Agent/
- Mobile Creative Agent: https://arxiv.org/abs/2608.16887

🔗 Explore our open benchmark suite:
- MobilePA-Bench: https://tongyi-mai.github.io/MobilePA-Bench/
- MobileWorld (GitHub): https://github.com/Tongyi-MAI/MobileWorld
- Leaderboard: https://tongyi-mai.github.io/MobileWorld/#leaderboard

@ai_machinelearning_big_data

#qwen #mobile
4👍80🔥35❤14🥰2