Tsinghua University (THUDM) выложили в открытый доступ более крупную модель генерации Text-to-Video серии CogVideoX - CogVideoX-5B, которая ранее была доступна только по API.
Помимо публикации большей модели, значительно оптимизирована производительность вычислений обеих моделей: CogVideoX-2B и CogVideoX-5B, изменена лицензия у младшей 2B модели на Apache 2.0 License и усовершенствован код в репозитории на Github
Теперь вы можете запускать CogVideoX-2B на более ранних GPU, например GTX 1080TI и CogVideoX-5B на современных GPU, таких как RTX 3060.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #Text2Video #Cogvideo #ML
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Zamba2-mini - гибридная модель c 1.2B параметров, построенная из блоков state-space Mamba (SSM) и transformer.
Модель создана на общей архитектуре Zamba, но отличается от большей модели 2.7B тремя особенностями:
Zamba2-mini использует токенизатор Mistral v0.1 и была предварительно обучена на 3 триллионах токенов текстовых данных и коде различных языков программирования, полученных из открытых веб-наборов данных, к которым был добавлен собственный корпу данных Zyda.
Впоследствии, на втором этапе Zamba2-mini была подвергнута дополнительной фазе агрессивного снижения скорости обучения на смеси из 100B высококачественных токенов.
Zamba2-mini показала в тестах результаты, сопоставимые с моделями с параметрами <2B и может конкурировать с некоторыми LLM большего размера.
Благодаря уникальной гибридной архитектуре SSM Zamba2-mini демонстрирует низкие задержки логического вывода и быструю генерацию при значительно меньшем потреблении VRAM, чем другие модели такой же плотности параметров на основе трансформеров.
Такие характеристики делает ее идеальной универсальной моделью для приложений на устройствах.
⚠️ Примечание: Zamba2-mini еще не полностью совместима со всеми фреймворками и инструментами HuggingFace.
Реализацию Zamba2-1.2B для Pytorch можно найти здесь.
# Clone repositiry
git clone https://github.com/Zyphra/transformers_zamba2.git
#Install requirments:
cd transformers_zamba2
pip install -e .
pip install accelerate
#Inference
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Zyphra/Zamba2-1.2B")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Zyphra/Zamba2-1.2B", device_map="cuda", torch_dtype=torch.bfloat16)
input_text = "A funny prompt would be "
input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to("cuda")
outputs = model.generate(**input_ids, max_new_tokens=100)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))
@ai_machinelearning_big_data
#AI #SLM #Mamba #ML #Zamba2mini
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚡️ Новостной дайджест.
✔️ NVIDIA запускает NIM Agent Blueprints для предприятий, чтобы помочь им создать свой корпоративный ИИ.
Компания NVIDIA объявила о выпуске каталога готовых ИИ-решений под названием NVIDIA NIM Agent Blueprints, который позволит разработчикам создавать и развертывать генеративные ИИ-приложения для различных отраслей.
NIM Agent Blueprints представляет собой набор предварительно обученных, настраиваемых рабочих процессов, которые могут быть использованы для создания приложений для обслуживание клиентов, автоматизации рабочих процессов и извлечение данных из PDF-файлов.
NVIDIA также объявила о сотрудничестве с Accenture, Cisco, Dell Technologies, Deloitte, Hewlett Packard Enterprise, Lenovo, SoftServe и World Wide Technology, которые будут использовать NIM Agent Blueprints для создания и развертывания генеративных ИИ-приложений для своих клиентов.
nvidianews.nvidia.com
✔️ Claude.ai сделала доступной функцию Artifacts для всех пользователей.
Компания Claude.ai объявила о доступности функции Artifacts для всех пользователей, включая владельцев бесплатных, профессиональных и командных планов. Теперь пользователи могут создавать и просматривать Artifacts в мобильных приложениях для iOS и Android.
anthropic.com
✔️ Cerebras Inference: самый быстрый инференс для языковых моделей.
Компания Cerebras Systems представила сервис для инференса LLM, который показывает рекордную производительность и скорость. Движок, работающий на базе третьего поколения процессора Wafer Scale Engine, способен обрабатывать до 1800 токенов в секунду для модели Llama3.1 8B и до 450 токенов в секунду для модели Llama3.1 70B. Это в 20 раз быстрее, чем решения на базе графических процессоров NVIDIA.
Онлайн-сервис Cerebras предлагает лучшую цену в отрасли - 10 центов за миллион токенов для модели Llama 3.1 8B и 60 центов за миллион токенов для модели Llama 3 70B. Разработчикам уже доступен API для работы с сервисом.
В планах компании - поддержка моделей Llama3 405B и Mistral Large 2 в ближайшие недели.
cerebras.ai
✔️ Закрыта студия дополненной реальности MetaSpark.
Компания объявила о закрытии платформы MetaSpark для сторонних дополнений и контента с 14 января 2025 года. Это означает, что AR решения, созданные сторонними разработчиками, включая бренды и сообщество AR-создателей, больше не будут доступны.
Однако, AR инструменты, принадлежащие Meta, продолжат быть доступны пользователям во всех приложениях компании.
Это решение является частью дорожной карты по приоритезации продуктов, которые лучше всего будут отвечать будущим потребностям потребителей и бизнес-клиентов.
spark.meta.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Компания NVIDIA объявила о выпуске каталога готовых ИИ-решений под названием NVIDIA NIM Agent Blueprints, который позволит разработчикам создавать и развертывать генеративные ИИ-приложения для различных отраслей.
NIM Agent Blueprints представляет собой набор предварительно обученных, настраиваемых рабочих процессов, которые могут быть использованы для создания приложений для обслуживание клиентов, автоматизации рабочих процессов и извлечение данных из PDF-файлов.
NVIDIA также объявила о сотрудничестве с Accenture, Cisco, Dell Technologies, Deloitte, Hewlett Packard Enterprise, Lenovo, SoftServe и World Wide Technology, которые будут использовать NIM Agent Blueprints для создания и развертывания генеративных ИИ-приложений для своих клиентов.
nvidianews.nvidia.com
Компания Claude.ai объявила о доступности функции Artifacts для всех пользователей, включая владельцев бесплатных, профессиональных и командных планов. Теперь пользователи могут создавать и просматривать Artifacts в мобильных приложениях для iOS и Android.
anthropic.com
Компания Cerebras Systems представила сервис для инференса LLM, который показывает рекордную производительность и скорость. Движок, работающий на базе третьего поколения процессора Wafer Scale Engine, способен обрабатывать до 1800 токенов в секунду для модели Llama3.1 8B и до 450 токенов в секунду для модели Llama3.1 70B. Это в 20 раз быстрее, чем решения на базе графических процессоров NVIDIA.
Онлайн-сервис Cerebras предлагает лучшую цену в отрасли - 10 центов за миллион токенов для модели Llama 3.1 8B и 60 центов за миллион токенов для модели Llama 3 70B. Разработчикам уже доступен API для работы с сервисом.
В планах компании - поддержка моделей Llama3 405B и Mistral Large 2 в ближайшие недели.
cerebras.ai
Компания объявила о закрытии платформы MetaSpark для сторонних дополнений и контента с 14 января 2025 года. Это означает, что AR решения, созданные сторонними разработчиками, включая бренды и сообщество AR-создателей, больше не будут доступны.
Однако, AR инструменты, принадлежащие Meta, продолжат быть доступны пользователям во всех приложениях компании.
Это решение является частью дорожной карты по приоритезации продуктов, которые лучше всего будут отвечать будущим потребностям потребителей и бизнес-клиентов.
spark.meta.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Eagle - это семейство MLLM высокого разрешения, построенное на LLaVA. В обновленном до версии X5 наборе представлено 3 модели:
Архитектура Eagle-X5:
Обучение модели Eagle-X5 проходит в три этапа:
Eagle показывает высокие результаты в мультимодальных бенчмарках LLM, особенно в задачах, чувствительных к разрешению - OCR и понимание документов.
Установка и запуск с GradioUI:
# Clone repository
git clone https://github.com/NVlabs/EAGLE.git
cd Eagle
# Create venv and install requirements
conda create -n eagle python=3.10 -y
conda activate eagle
pip install --upgrade pip # enable PEP 660 support
pip install requirements
# Run Gradio
python gradio_demo.py --model-path ${MODEL_CKPT} --conv-mode vicuna_v1
@ai_machinelearning_big_data
#AI #NVIDIA #ML #EAGLEX5 #MMLM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Громоздкие #SQL запросы трудно читать, понимать и поддерживать.
С помощью dbt вы можете использовать функцию
ref, чтобы разбить длинный SQL-запросы на более мелкие компоненты, делая их более читаемыми и удобными для обслуживания.
-- models/total_order_amount.sql
SELECT
order_id,
customer_id,
SUM(order_amount) AS total_amount
FROM
raw_orders
GROUP BY order_id, customer_id
models/average_order_amount.sql:
-- models/average_order_amount.sql
SELECT
customer_id,
AVG(total_amount) AS avg_amount
FROM {{ ref('total_order_amount') }}
GROUP BY customer_id
▪ Github
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Qwen2-VL - это новая версия VLMs, основанная на Qwen2 в семействе моделей Qwen. По сравнению предыдущим поколением, Qwen2-VL обладает возможностями:
Набор Qwen2-VL состоит из трех основных моделей, две из которых публикуются в отrрытом доступе. Модель Qwen2-VL-72B доступна только по API:
и их квантованные версии в форматах AWQ и GPTQ в разрядностях Int8 и Int4.
Архитектура моделей. как и в прошлом поколении основана на ViT 600M и LLM Qwen2, но с добавлением двух ключевых модификаций:
⚠️ Ограничения в возможностях и слабые стороны поколения состоят в том, что модели не умеют извлекать звук из видео, а их знания актуальны на июнь 2023 года.
Кроме того, они не могут гарантировать полную точность при обработке сложных инструкций или сценариев. Модели относительно слабы в задачах, связанных со счетом, распознаванием символов и трехмерным пространственным восприятием.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #Qwen #ML #GPTQ #VLM #AWQ
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
OmniRe - метод для целостной реконструкции городских среды с движущимися объектами по существующим видеозаписям.
Метод использует нейронный граф сцены и гауссовы представления для моделирования различных динамических объектов - транспортные средства, пешеходов и велосипедистов.
OmniRe реконструирует и оптимизирует всю композицию сцены за один этап: гауссовские атрибуты, положения объектов, позы людей и веса сети деформаций.
Способность целостного моделирования динамических объектов позволяет применять OmniRe в проектах управления транспортными средствами, моделирования дорожного движения и симуляции поведения человека в условиях городской среды.
Ограничения и недостатки:
Прикладное применения метода реализовано в виде фреймворка Drive Studio. Помимо имплементации метода OmniRe, он имеет ряд полезных функций:
Фреймворк поддерживает методы OmniRe, Deformable-GS, PVG, Street Gaussians с использованием набора данных Waymo, NuScenes, NuPlan, ArgoVerse, PandaSet, KITTI.
Планы по развитию Drive Studio:
⚠️ Важно! Перед началом обучения внимательно ознакомьтесь с инструкциями по подготовке наборов данных.
# Clone repository with submodules
git clone --recursive https://github.com/ziyc/drivestudio.git
cd drivestudio
# Create venv and install requirements
conda create -n drivestudio python=3.9 -y
conda activate drivestudio
pip install -r requirements.txt
pip install git+https://github.com/facebookresearch/pytorch3d.git
pip install git+https://github.com/NVlabs/nvdiffrast
# Set up for SMPL Gaussians
cd third_party/smplx/
pip install -e .
cd ../..
@ai_machinelearning_big_data
#AI #DriveStudio #ML #OmiRe #Gaussian
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM