Crankshaft

Готовое решение для GNU / Linux, которое превращает Raspberry Pi в head unit устройство Android Auto.

#Shell, #Python

Taichi

Язык параллельного программирования для высокопроизводительных численных вычислений. Он встроен в Python, а его jit-компилятор разгружает ресурсоемкие вычислительные задачи на многоядерные процессоры и массивно-параллельные графические процессоры.

#Cpp, #Python

​​Interactive Redis: A Terminal Client for Redis with AutoCompletion and Syntax Highlighting.

IRedis is a terminal client for redis with auto-completion and syntax highlighting. IRedis lets you type Redis commands smoothly, and displays results in a user-friendly format.

IRedis is an alternative for redis-cli. In most cases, IRedis behaves exactly the same as redis-cli. Besides, it is safer to use IRedis on production servers than redis-cli: IRedis will prevent accidentally running dangerous commands, like KEYS *

Has many other awesome features!

https://github.com/laixintao/iredis

#python

Оказывается недавно релизнулась любопытная утилита refurb

Она предлагает более читабельные и эффективные паттерны для кода на питоне.

Это не замена flake8 или pylint, а дополнение к ним - её цель не в поиске багов, а в поиске мест для применения лучших практик.

#python
https://github.com/dosisod/refurb

Rembg

Инструмент для удаления бэкграунда на изображениях. Доступна возможность использования как standalone cli-тулы, так и в качестве библиотеки.

#Python

Crawl4AI

Crawl4AI - це потужний безкоштовний сервіс для сканування веб-сторінок, призначений для вилучення корисної інформації з веб-сторінок і надання її великим мовним моделям (LLM) та програмам штучного інтелекту

#Python

exo

Запустіть власний кластер АІ вдома за допомогою повсякденних пристроїв.
Забудьте про дорогі графічні процесори NVIDIA, об'єднайте свої існуючі пристрої в один потужний графічний процесор: iPhone, iPad, Android, Mac, Linux, практично будь-який пристрій!

#Python

Danswer - це проект, що надає чат-інтерфейс з ШІ, підключений до документів, додатків та людей вашої компанії. Основні можливості:

• Чат-інтерфейс з можливістю вибору документів для спілкування
• Створення власних ШІ-асистентів з різними промптами
• Підключення до LLM на ваш вибір
• Пошук документів + ШІ-відповіді на запити
• Конектори до популярних робочих інструментів (Slack, Google Drive, Confluence тощо)

Можна розгорнути локально або в хмарі. Є безкоштовна MIT-версія та Enterprise-версія з додатковими функціями.

#Python, #TypeScript, #AI

@sourcefuture

g1 - проект використовує Llama-3.1 70b на Groq для створення ланцюжків міркувань, схожих на o1. Цей експеримент показує, як промптинг може покращити логічні здібності LLM. g1 створює динамічні ланцюжки міркувань, дозволяючи моделі 'думати' і вирішувати складні логічні задачі. На відміну від o1, тут видно всі токени міркувань, і використовується модель з відкритим кодом. Проект має зручні Streamlit та Gradio інтерфейси для легкого використання та експериментів.

#Python, #AI, #LLM

@sourcefuture

Your desktop is a mess? You cannot find anything in your downloads and documents? Sorting and renaming all these files by hand is too tedious? Time to automate it once and benefit from it forever.

Organize is a command line, open-source alternative to apps like Hazel (macOS) or File Juggler (Windows).
#python #automatic #management #desktop
https://github.com/tfeldmann/organize

UnpromptedControl - це інноваційний проект для видалення небажаних об'єктів та відновлення зображень без використання підказок, що працює на основі ControlNet. Ця технологія дозволяє автоматично видаляти об'єкти та відновлювати пошкоджені частини зображень, не потребуючи ручного введення підказок. Проект використовує комбінацію комп'ютерного зору та глибокого навчання, включаючи OpenCV inpainting, ControlNetModel та StableDiffusionInpaintPipeline. Хоча є певні обмеження, особливо для зображень облич, цей інструмент може значно спростити процес редагування зображень.

#Python

@sourcefuture

maestro-cli - це потужний інструмент командного рядка для відтворення музики прямо в терміналі. Він підтримує відтворення аудіофайлів різних форматів (.mp3, .wav, .flac, .ogg), а також дозволяє додавати пісні з YouTube, YouTube Music та Spotify. Особливості включають: візуалізацію аудіо, тексти пісень з можливістю транслітерації та перекладу, теги для організації музики, статистику прослуховування, створення кліпів, інтеграцію з Discord та багато іншого. Maestro працює на macOS, Windows та Linux.

#Python, #CLI

@sourcefuture

Mesop - новий фреймворк від Google для швидкої розробки веб-додатків на Python. Основні переваги:

• Інтуїтивно зрозумілий для новачків у UI
• Написання інтерфейсу на чистому Python
• Гаряче перезавантаження зі збереженням стану
• Готові до використання компоненти
• Можливість створювати власні UI без JavaScript/CSS/HTML

Приклад простого додатку всього в 10 рядків коду:

import mesop as me
import mesop.labs as mel

@me.page(path="/example", title="Example")
def app():
  mel.text_to_text(
    upper_case_stream,
    title="Text I/O Example",
  )

def upper_case_stream(s: str):
  yield s.capitalize()

#Python

@sourcefuture

img2img-turbo - Новий проект для однокрокового перетворення зображень за допомогою Stable Diffusion turbo. Підтримує різноманітні завдання, такі як перетворення ескізу в зображення, зміна дня на ніч та багато іншого. Проект пропонує ефективний метод адаптації однокрокової дифузійної моделі до нових завдань через змагальне навчання. Це дозволяє використовувати внутрішні знання попередньо навчених дифузійних моделей при збереженні швидкого виведення (наприклад, 0,29 секунд на A6000 для зображень 512x512).

#Python, #AI

@sourcefuture

docling - потужний інструмент для підготовки документів до роботи з генеративним ШІ. Бібліотека дозволяє легко парсити документи популярних форматів (PDF, DOCX, PPTX, XLSX, зображення, HTML, AsciiDoc, Markdown) та експортувати їх у Markdown і JSON. Docling має розширене розуміння структури PDF-документів, включаючи макет сторінки, порядок читання і структуру таблиць. Він надає уніфікований формат представлення DoclingDocument та легко інтегрується з LlamaIndex і LangChain для створення потужних RAG/QA застосунків. Бібліотека також підтримує OCR для сканованих PDF та має зручний CLI-інтерфейс.

#Python, #AI

@sourcefuture

llama-fs - це інноваційна система самоорганізації файлів, що використовує модель Llama 3 для автоматичного перейменування та організації ваших файлів на основі їх вмісту та загальновідомих конвенцій. Підтримує різні типи файлів, включаючи зображення (через Moondream) та аудіо (через Whisper). LlamaFS працює у двох режимах: пакетному та інтерактивному (watch mode). Система швидка, зручна у використанні та має режим 'інкогніто' для забезпечення приватності через локальне виконання моделі за допомогою Ollama.

#Python, #TypeScript

@sourcefuture

hummingbot - відкрите програмне забезпечення, яке допомагає створювати та розгортати високочастотні торгові боти для криптовалют. Проект дозволяє розробляти автоматизовані торгові стратегії, які можуть працювати на багатьох централізованих та децентралізованих біржах. Hummingbot має модульну архітектуру, що дозволяє легко розширювати функціонал та підтримувати нові біржі. Проект активно розвивається спільнотою та має понад 10 тисяч зірок на GitHub.

#Python

@sourcefuture

ContextGem - це відкрита бібліотека для ефективного витягування структурованих даних з документів за допомогою LLM. Вона надає гнучкий та інтуїтивно зрозумілий фреймворк, який мінімізує написання шаблонного коду. Основні можливості включають: автоматизовані динамічні промпти, автоматичне моделювання даних, точне відображення посилань, обґрунтування екстракції, нейронну сегментацію, багатомовну підтримку та єдиний конвеєр екстракції. ContextGem підтримує хмарні та локальні LLM через інтеграцію з LiteLLM. Бібліотека оптимізована для глибокого аналізу окремих документів, використовуючи довгі контекстні вікна LLM для підвищення точності екстракції.

#Python

@sourcefuture

LLaMA-Factory - це універсальний інструмент для ефективного дотренування понад 100 великих мовних та мультимодальних моделей. Підтримує різноманітні моделі (LLaMA, Mistral, Qwen, ChatGLM та інші), методи навчання (LoRA, QLoRA, повне дотренування) та завдання (діалоги, використання інструментів, розуміння зображень). Має зручний веб-інтерфейс та CLI для навчання. Дозволяє легко налаштовувати моделі під конкретні завдання без написання коду.

#Python

@sourcefuture