🍦Python Ice Cream: Лучший способ отладки кода

Прекратите использовать оператор print() для отладки своего кода. Существует лучший способ добиться того же самого.

IceCream – это библиотека Python, позволяющая сделать отладку легкой и читабельной при минимальном количестве кода.

Среди ее популярных возможностей – печать выражений, имен переменных, имен функций, номеров строк, имен файлов и многого другого.

◾️Установка IceCream

Установить библиотеку icecream можно с помощью программы pip.
pip install icecream

◾️Импорт IceCream

Импорт модуля ic в скрипт python.
from icecream import ic

◾️Начало работы с IceCream

Для этого достаточно заменить оператор print() на ic().
from icecream import ic

var_1 = 1
var_2 = 2

ic(var_1)
ic(var_2)

Вот что вы увидите на выходе.
ic| var_1: 1
ic| var_2: 2

Она не только выводит значение переменной, но и ее имя.

*️⃣Не только переменные, но и ic() можно использовать в функциях, классах и т.д.

Функции
def func(num):
return num * 2

ic(func(3))
Выход

ic| func(3): 6

‼️ Как здорово! Он печатает имя метода (func), переданный аргумент (3) и выходной результат (6).

▪Продолжение
▪Gitgub

@machinelearning_ru

🖥 GPT-3.5 Turbo теперь можно дообучать самостоятельно для конкретных задач

GPT-3.5 Turbo от OpenAI получил обновление, позволяющее самостоятельно дообучать модель для использования в своих приложениях, что позволит разработчикам возможность максимально раскрыть потенциал GPT-3.5.

Теперь разработки могут делать файнтюнинг параметров модели для совершенствования производительности и точности работы модели в своих сферах применения. Первые тесты показывают, что тонко настроенный GPT-3.5 Turbo соответствует или превосходит базовые метрики GPT-4 для конкретных задач.

На тестах выяснилось, что дообучение позволит компаниям сократить длину запросов при сохранении аналогичной эффективности: тестировщики смогли сократить размер запросов на 90%, внедряя инструкции непосредственно в модель, что ускоряет каждый вызов API и сокращает затраты. Дообученные модели обрабатывают контексты из 4 тыс. токенов, вдвое увеличивая предыдущую емкость, что также ускоряет вызовы и снижает затраты на использование API.

📌 Подробнее

@machinelearning_ru

📊Diagramming AI — полезный инструмент для автоматизация создания UML и рабочих процессов с помощью ИИ

Это отличный помощник в мгновенном создании и обновлении диаграмм с использованием интуитивных ИИ-команд

Бесплатный сервис предлагает хранение и управление проектами, а также возможности для динамического редактирования.

#ИИ #UML

@machinelearning_ru

⏩ Повысьте уровень своих навыков в области ИИ: Список бесплатных курсов Google Top 8.

1. Introduction to Generative AI - введение в генеративный ИИ Этот курс погрузит вас в основаы генеративного ИИ,

2. Introduction to Large Language Models - в курсе вы узнаете о больших языковых моделях (LLM), которые представляют собой разновидность искусственного интеллекта, способного генерировать текст, переводить языки, писать различные виды креативного контента и информативно отвечать на ваши вопросы.

3. Introduction to Responsible AI - этот курс расскажет вам об этичном и ответственном использовании искусственного интеллекта. Вы узнаете о различных этических проблемах ИИ, таких как предвзятость, конфиденциальность и безопасность. Вы также узнаете о некоторых лучших практиках разработки ИИ.

4. Introduction to Image Generation - этот курс расскажет вам о генерации изображений, разновидности искусственного интеллекта, способного создавать изображения на основе текстовых описаний. Вы узнаете о различных типах алгоритмов генерации изображений, о том, как они работают, и о некоторых из их наиболее распространенных применений.

5. Encoder-Decoder Architecture -
этот курс расскажет вам об архитектуре модели кодера-декодера, которые представляют собой тип архитектуры нейронной сети, широко используемой для задач обработки естественного языка, таких как машинный перевод и резюмирование текста. Вы узнаете о различных компонентах архитектур энкодер-декодер, о том, как они работают, и о некоторых наиболее распространенных областях их применения.

6. Attention Mechanism - В этом курсе вы узнаете о механизме attention - технике, которая используется для повышения производительности нейронных сетей в задачах обработки естественного языка.

7. Transformer Models and BERT Model - В этом курсе вы изучите архитектуру трансформеров, которые представляют собой тип архитектуры нейронной сети, показавшей свою эффективность при решении задач обработки естественного языка.

8. Create Image Captioning Models - Этот курс научит вас создавать модели автоматического описания изображений, которые представляют собой разновидность искусственного интеллекта, способного генерировать подписи к изображениям.

@machinelearning_ru