💭 Сколько памяти GPU вам нужно для обучения LLM?
Узнайте об этом в бесплатном курсе "Обучение и тонкая настройка LLM".
🔗https://wandb.courses/courses/training-fine-tuning-LLMs
@machinelearning_ru
Узнайте об этом в бесплатном курсе "Обучение и тонкая настройка LLM".
🔗https://wandb.courses/courses/training-fine-tuning-LLMs
@machinelearning_ru
❤5🔥4👍1
👉 Модели PyTorch
Код PyTorch, скрипты, предварительно обученные модели и веса для :
ResNet
ResNeXT
EfficientNet
EfficientNetV2
NFNet
Трансформатор видения
MixNet
MobileNet-V3/V2
RegNet
DPN
CSPNet
и многое другое.
https://github.com/huggingface/pytorch-image-models
Код PyTorch, скрипты, предварительно обученные модели и веса для :
ResNet
ResNeXT
EfficientNet
EfficientNetV2
NFNet
Трансформатор видения
MixNet
MobileNet-V3/V2
RegNet
DPN
CSPNet
и многое другое.
https://github.com/huggingface/pytorch-image-models
❤7👍3🔥2
🔥Подборка лучших обучающих каналов для программистов.
➡️Делитесь с коллегами и Сохраняйте себе, чтобы не потерять
🚀 Data Science
Анализ данных - полезные фишки, код, гайды и советы, маст-хэв датасаентиста
Data Jobs - ds вакансии
Аналитик данных
Data Science книги - актуальные бесплатные книги
Big data
⚡Машинное обучение
Machine Learning - полезные статьи новости гайды и разбор кода
Ml Собеседование - подготовка к собеседовению мл, алгоритмам, кодингу
Ml ru - актуальные статьи, новости, код и обучающие материалы
Ml Jobs - вакансии ML
ML Книги - актуальные бесплатные книги МО
ML чат
🏆 Golang
Golang - подробные гайды, разбор кода, лучшие практики, заметки
Golang собеседование
Golang вакансии
Golang книги
Golang задачи и тесты
Golang чат
Golang news - новости go
#️⃣C#
С# академия
С# заметки — код, лучшие практики, заметки программиста c#
С# задачи и тесты
С# библиотека - актуальные бесплатные книги
C# вакансии - работа
🐍 Python
Python/django
Python Собеседование - подготовка к собеседовению python и разбор алгоритмов
Pro python - статьи, новости, код и обучающие материалы
Python Jobs - вакансии Python
Python чат
Python книги
☕ Java
Java академия
Java вакансии
Java чат
Java вопросы с собеседований
Java книги
💻 C++
C++ академия
С++ книги
C++ задачи - подготовка к собеседовению мл, алгоритмам
C++ вакансии
💥 Хакинг Kali Linux
Kali linux
linux_kal - kali чат
Информационная безопасность
🐧 Linux
Linux academy
🦀 Rust
Rust программирование
Rust чат
🛢Базы данных
Sql базы данных
Библиотека баз данных
SQL чат
📲 Мобильная разработка
Android разработка
Мобильный разработчик гайды и уроки
🖥 Javascript/React/PHP
Javascript академия
React программирование
PHP
Книги frontend
Задачи frontend
🇬🇧 Английский для программистов
🧠 Искусственный интеллект
ИИ и технологии
Neural - нейросети для работы и жизни
Книги ИИ
Artificial Intelligence
🔥 DevOPs
Devops для программистов
Книги Devops
🌟 Docker/Kubernets
Docker
Kubernets
📓 Книги
Библиотеки Книг для программситов
💼 Папка с вакансиями:
Папка Go разработчика:
Папка Python разработчика:
Папка Data Science
Папка Java разработчика
Папка C#
➡️Делитесь с коллегами и Сохраняйте себе, чтобы не потерять
🚀 Data Science
Анализ данных - полезные фишки, код, гайды и советы, маст-хэв датасаентиста
Data Jobs - ds вакансии
Аналитик данных
Data Science книги - актуальные бесплатные книги
Big data
⚡Машинное обучение
Machine Learning - полезные статьи новости гайды и разбор кода
Ml Собеседование - подготовка к собеседовению мл, алгоритмам, кодингу
Ml ru - актуальные статьи, новости, код и обучающие материалы
Ml Jobs - вакансии ML
ML Книги - актуальные бесплатные книги МО
ML чат
🏆 Golang
Golang - подробные гайды, разбор кода, лучшие практики, заметки
Golang собеседование
Golang вакансии
Golang книги
Golang задачи и тесты
Golang чат
Golang news - новости go
#️⃣C#
С# академия
С# заметки — код, лучшие практики, заметки программиста c#
С# задачи и тесты
С# библиотека - актуальные бесплатные книги
C# вакансии - работа
🐍 Python
Python/django
Python Собеседование - подготовка к собеседовению python и разбор алгоритмов
Pro python - статьи, новости, код и обучающие материалы
Python Jobs - вакансии Python
Python чат
Python книги
☕ Java
Java академия
Java вакансии
Java чат
Java вопросы с собеседований
Java книги
💻 C++
C++ академия
С++ книги
C++ задачи - подготовка к собеседовению мл, алгоритмам
C++ вакансии
💥 Хакинг Kali Linux
Kali linux
linux_kal - kali чат
Информационная безопасность
🐧 Linux
Linux academy
🦀 Rust
Rust программирование
Rust чат
🛢Базы данных
Sql базы данных
Библиотека баз данных
SQL чат
📲 Мобильная разработка
Android разработка
Мобильный разработчик гайды и уроки
🖥 Javascript/React/PHP
Javascript академия
React программирование
PHP
Книги frontend
Задачи frontend
🇬🇧 Английский для программистов
🧠 Искусственный интеллект
ИИ и технологии
Neural - нейросети для работы и жизни
Книги ИИ
Artificial Intelligence
🔥 DevOPs
Devops для программистов
Книги Devops
🌟 Docker/Kubernets
Docker
Kubernets
📓 Книги
Библиотеки Книг для программситов
💼 Папка с вакансиями:
Папка Go разработчика:
Папка Python разработчика:
Папка Data Science
Папка Java разработчика
Папка C#
❤8👍4🔥1
Только что узнал об этой библиотеке. Невероятно легко работать Mixtral.
▪ Github
@machinelearning_ru
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤8🔥1🥰1
🤗 Команда huggingface только что анонсировала новую библиотеку для обучения 3D-параллелизму:
https://github.com/huggingface/nanotron
@machinelearning_ru
https://github.com/huggingface/nanotron
@machinelearning_ru
❤6👍2🔥1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🐍 Новое классное репо - полная реализация Mamba в MLX! Включает в себя вывод и обучение.
Mamba является моделью пространства состояний, поэтому имеет фиксированную память даже для длинных генерация.
На видео генерация с моделью 2.8B на M2 Ultra.
Код: https://github.com/alxndrTL/mamba.py/tree/main/mlx
@machinelearning_ru
Mamba является моделью пространства состояний, поэтому имеет фиксированную память даже для длинных генерация.
На видео генерация с моделью 2.8B на M2 Ultra.
Код: https://github.com/alxndrTL/mamba.py/tree/main/mlx
@machinelearning_ru
👍5❤4🔥3
Представляю вашему вниманию чек-лист из 100 вопросов по Data Science. Вопросы покрывают 5 областей: SQL, Python, Machine Learning, статистику и собственно саму DS.
▪Видео
▪Статья
@machinelearning_ru
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4🔥4🥰1
https://probml.github.io/ssm-book/root.html
@machinelearning_ru
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3🔥3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
⚡ Опубликуйте свои модели на Kaggle Models.
С сегодняшнего дня любой желающий может опубликовать модель в Kaggle's Model Hub.
Узнайте о том, как опубликовать свою первую модель, включая лучшие практики, и о том, что будет в будущем.
https://www.kaggle.com/discussions/product-feedback/470613#2618447
@machinelearning_ru
С сегодняшнего дня любой желающий может опубликовать модель в Kaggle's Model Hub.
Узнайте о том, как опубликовать свою первую модель, включая лучшие практики, и о том, что будет в будущем.
https://www.kaggle.com/discussions/product-feedback/470613#2618447
@machinelearning_ru
👍8🔥6❤3
📚 Представляем вашему вниманию ''AgentBoard: Аналитическая доска оценки LLM-агентов''
Доска лидеров: https://hkust-nlp.github.io/agentboard/
Репо: https://github.com/hkust-nlp/AgentBoard/
@machinelearning_ru
Доска лидеров: https://hkust-nlp.github.io/agentboard/
Репо: https://github.com/hkust-nlp/AgentBoard/
@machinelearning_ru
GitHub
GitHub - hkust-nlp/AgentBoard: An Analytical Evaluation Board of Multi-turn LLM Agents [NeurIPS 2024 Oral]
An Analytical Evaluation Board of Multi-turn LLM Agents [NeurIPS 2024 Oral] - hkust-nlp/AgentBoard
👍6🔥3❤1
Калифорнийский университет в Беркли представляет CrossMAE
CrossMAE превосходит MAE по производительности при 2,5-3,7-кратном сокращении вычислений при декодировании за счет независимой частичной реконструкции патчей
проект: https://crossmae.github.io
abs: https://arxiv.org/abs/2401.14391
@machinelearning_ru
CrossMAE превосходит MAE по производительности при 2,5-3,7-кратном сокращении вычислений при декодировании за счет независимой частичной реконструкции патчей
проект: https://crossmae.github.io
abs: https://arxiv.org/abs/2401.14391
@machinelearning_ru
crossmae.github.io
CrossMAE: Rethinking Patch Dependence for Masked Autoencoders
👍8🔥3❤1
⚡️ Complete ML Ops With Projects Series
В этом репозитории собрано все, что нужно для того, чтобы стать экспертом в #MLOps, с 33 готовыми проектами.
github.com/Coder-World04/Complete-ML-Ops
@machinelearning_ru
В этом репозитории собрано все, что нужно для того, чтобы стать экспертом в #MLOps, с 33 готовыми проектами.
github.com/Coder-World04/Complete-ML-Ops
@machinelearning_ru
👍10🔥4❤1
🔥 Complete NLP Series
Этот репозиторий содержит все, что вам нужно, чтобы стать экспертом в #NLP с 30 готовыми проектами.
• Github
@machinelearning_ru
Этот репозиторий содержит все, что вам нужно, чтобы стать экспертом в #NLP с 30 готовыми проектами.
• Github
@machinelearning_ru
👍13🔥5❤1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
⚡️ Amazon работает над безумно полезной моделью инплейсмента!
Diffuse to Choose позволяет виртуально поместить любой предмет в любую обстановку с детальным и семантически согласованным смешиванием, а также реалистичным освещением и тенями.
https://diffuse2choose.github.io/
@machinelearning_ru
Diffuse to Choose позволяет виртуально поместить любой предмет в любую обстановку с детальным и семантически согласованным смешиванием, а также реалистичным освещением и тенями.
https://diffuse2choose.github.io/
@machinelearning_ru
🔥16❤5👍4🎉2
Forwarded from C++ Academy
⚡ C++ Clustering Library
Библиотеку кластеризации C++: Высокопроизводительная альтернатива для ML-инженеров/аналитиков данных
▪Github
@cpluspluc
Библиотеку кластеризации C++: Высокопроизводительная альтернатива для ML-инженеров/аналитиков данных
▪Github
@cpluspluc
👍7🔥3
TimesFM - это модель прогнозирования, предварительно обученная на большом корпусе временных рядов из 100 миллиардов точек , которая демонстрирует впечатляющую эффективность на различных бенчмарках из разных областей и с разной степенью детализации.
https://blog.research.google/2024/02/a-decoder-only-foundation-model-for.html
@machinelearning_ru
https://blog.research.google/2024/02/a-decoder-only-foundation-model-for.html
@machinelearning_ru
👍15❤4🔥2
👍5❤1😢1