🚀NExT-Chat🚀: LMM для обнаружения и сегментации объектов.

https://github.com/NExT-ChatV/NExT-Chat.

@machinelearning_ru

🚀 Начиная с сегодняшнего дня все модели Keras из популярных библиотек Keras CV и Keras NLP размещены и доступны на Kaggle Models и имеют интеграцию с Kaggle Notebooks.

Подробнее: https://kaggle.com/discussions/product-feedback/467024

@machinelearning_ru

⚡️ Файнтюнинг Phi-2 с помощью QLoRA на 8-гигабайтном M2 (!)

Не нужно искать компромисс между скоростью, качеством и использованием ресурсов. Эта модель хороша по всем параметрам.

Код: https://github.com/ml-explore/mlx-examples/tree/main/lora

@machinelearning_ru

💡INTERS: инструмент, который позволяет раскрыть возможности больших языковых моделей в поиске с помощью настройки инструкций.

Inters значительно повышает производительность общедоступных LLM в задачах, связанных с поиском.

GitHub: github.com/DaoD/INTERS
Статья: arxiv.org/abs/2401.06532

@machinelearning_ru

💭 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

👉 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

🔥Machine Learning инженер: что/где/как изучать, чтобы въехать

▪Читать

@machinelearning_interview

🔥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#

🤗 Команда huggingface только что анонсировала новую библиотеку для обучения 3D-параллелизму:


https://github.com/huggingface/nanotron

@machinelearning_ru

🐍 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