🏆 AIeron | Data Feeling

👍 Как тебе совместить мощь ресурсов GPU кластера и свободу при обучение ML моделей Достаточно популярный сценарий, когда у вас на работе есть вычислительный кластер с GPU, и вы хотите на нем погонять модельки для Kaggle. Или, например, у вашего друга есть такой кластер. Как правило, на таком кластере обучать можно только запуском скрипта через консоль, но тогда теряется удобство экспериментов, как это бывает в IDE (Jupyter Notebook, VSCode). А еще сложность, что друг ваш не может мониторить обучение или вовсе не готов ставить нужные зависимости, чтобы скрип заработал как у вас… Чтобы избежать этих сложностей и не отказываться от удобства IDE для Data Science, можно использовать ClearML. Тогда у вас будет удобный UI, полная воспроизводимость эксперимента, сохраненная модель, которую можно параллельно запускать у себя без скачивания. ClearML - это мощный и удобный инструмент. Очень хорош для чемпионатов по машинному обучению. Особенно для работы с жирными CV/NLP моделями, которые нереально обучить локально или на выделенных мощностях Kaggle и Colab. Для работы с нейронками можно пойти дальше и использовать сразу связку ClearML + Pytorch Lightning. Тогда вы еще и получаете набор мощных фишек для работы с нейронками, которые не придется писать самому. Собственно, именно по работе с такой связкой мы запустили недавно короткий курс по продвинутым ML-инструментам 🔥 В курсе 4 добротных мощных домашки на отработку. Курс не подойдет новичкам. Подходит только для тех, кто уже имел дело с ML моделями и хочет попрактиковаться в инструментах, которые не изучаются на классических курсах по машинному обучению. Залетайте!

Быстрый лайфхак по DeepSeek Принес полезную схему, следуя которой нейросеть даст лучший результат. Поехали! 1️⃣ Определяем сферу деятельности специалиста, от лица которого нам нужен ответ Графический дизайнер, маркетолог, копирайтер 2️⃣ Уточняем задачу, которую нужно решить Подборка шрифтов, ключевых слов, текст для поста в соцсеть 3️⃣ Задаём дополнительные параметры → Формат ответа: покажи это в виде [списка/таблицы/пунктов/пошагового руководства] → Уровень сложности: объясни это для [новичков/продвинутых пользователей] → Стиль: напиши это в [официальном/неформальном/убедительном] стиле → Детализация: добавь [примеры/кейсы/визуальные материалы] Соединяем в промпт и получаем схему ↓ 📍Выступай в роли [Роль/Эксперт] и [Действие/Задача]. [Дополнительные инструкции]. Примеры:

💬 Выступай в роли [Графического дизайнера] и предложи [цветовые палитры для современного сайта]. Объясни [почему они хорошо сочетаются].

💬 Выступай в роли [Дизайнера интерьеров] и создай [мудборд для минималистичной гостиной]. Опиши [ключевые элементы и материалы].

💬 Выступай в роли [Графического дизайнера] и создай [полноценный брендбук для нового стартапа в сфере экологичных товаров]. Включи [логотип, цветовую палитру, типографику, иконки, паттерны и примеры их применения]. Объясни [почему выбранные элементы соответствуют ценностям бренда]. Покажи это в виде [структурированного документа с визуальными примерами].

Готово! Так нейросеть выдаст 💯 нужный ответ на запрос Сохраняй себе схему и ставь буст 🚀 — если хочешь вторую часть с полезными лайфхаками про DeepSeek

Хотите получить много практики на рельных задачах, собрать портфолио и узнать как выглядит рабочий день аналитика? CEO Simulative и эксперт с большим опытом в аналитике, Андрон Алексанян организовал бесплатный интенсив, где в течение 3 недель вы будете решать реальные задачи, с которыми аналитики сталкиваются на работе На прямых эфирах вы сделаете: 🟠ABC анализ ассортиментной матрицы в Excel 🟠Анализ активности пользователей с помощью SQL 🟠Анализ маркетинговых активностей с помощью Python Во время эфиров вы узнаете много лайфхаков, а также будете получать полезные материалы для развития в аналитике на протяжении всего интенсива ❗️Знать Python и SQL не обязательно — все будем разбирать с нуля 🕗Встречаемся на первом эфире уже завтра, 6 марта в 19:00 по мск Участвовать в бесплатном интенсиве

🫡 Это опытный DS, когда увидел табличную сореву и уже заряжает Catboost 🐈🚀

😎 Стартаперы из Talo выпустил ИИ-переводчик, который работает прямо во время созвона. Их нейронку можно интегрировать с Zoom, Google Meets, Microsoft Teams и другими площадками, а поддерживает она более 30 языков (русский язык уже есть). Работает сервис максимально просто: нейронке необходимо предоставить ссылку на звонок, выбирать необходимые языки и на этом все. Пробуем здесь. 🎚️ Скажите честно, сколько раз вам приходила в голову эта идея?)

Теперь официально: Skype закрывают в мае. Помою как первые деньги заработал за репетиторство по математике через Skype 🎚️ Прощай, легенда.

Пока одни меня спрашивают, а зачем я про AI новинки рассказываю, другие предприимчивые и находчивые ребята сразу тестируют интересные гипотезы 😅 Ссылку взял под постом выше. Призываю использовать техническую суперсилу ML во благо!

🎞 Alibaba выпустила опенсорсный генератор изображений и видео — Wan 2.1. Компания представила 4 версии: — Модель Wan2.1-I2V-14B — создает сложные сцены в 480P и 720P; — Wan2.1-T2V-14B — единственная модель, способная создавать видео на китайском и английском языках; — Wan2.1-T2V-1.3B — идеально подходит для быстрого создания коротких видеороликов в 480P; — WanX 2.1 создает видео в 1080p за 15 секунд из текстовых описаний и имеет 100+ художественных стилей. Попробовать Github Huggingface @datafeeling

IT_ONE Cup. ML Challenge от IT_ONE и Sk FinTech Hub — создай AI-ассистента, который будет помогать в работе дизайнерам, системным и бизнес-аналитикам. Участвуй онлайн с 12 по 29 апреля и поборись за 1 500 000 рублей. Регистрация открыта до 11 апреля Твоя формула победы: ✅ Разбираешься в машинном обучении. ✅ На ты с NLP и LLM. ✅ Концептуально понимаешь принципы работы веб-приложений.   Также приглашаем Backend и Frontend-разработчиков, системных и бизнес-аналитиков, UI/UX-дизайнеров. Участвуй онлайн соло или командой до 5 человек.  Задачи IT_ONE Cup. ML Challenge: 🔤 Динамические контекстные подсказки для системного аналитика. 🔤 AI-генератор дизайн-макетов по описанию требований. 🔤 Система визуализации BPMN-диаграмм. 4 апреля приходи на митап с экспертами соревнования — задай вопросы и узнай больше о задачах.  Создай AI-ассистента, который облегчит выполнение рабочих задач — регистрируйся на IT_ONE Cup. ML Challenge

Как облачные сервисы избавляют от нужды в LLMOps специалистах. Мне периодически приходится иметь дело с деплоем в облачных сервисах, таких как Yandex Cloud, AWS и Azure. И я от месяца к месяцу наблюдаю интересный тренд - новые фичи, вытесняющие MLOps и LLMOps спецов. Два года назад надо было знать что-то про Docker, а сейчас нужно лишь кликнуть нужную кнопку в UI облака и все улетает на прод (!!!). Офигенно для своих стартапов или когда в команде нет выделенного спеца. В Додо мы работали в Data Bricks 😍 В основном это инструменты трех типов, которые реально облегчат жизнь разработчикам. Первое — это возможность задеплоить модель в несколько кликов, не выходя из ноутбука. Например через MLFlow или ClearML. Если прокидывать мета инфу запроса, это то даже позволяет организовать и контролировать аб тестирование на своей стороне. Второе — это возможность без головной боли запускать на выделенных серверах опенсорсные модели, такие как LLaMa, Qwen, Mixtral и DeepSeek. И сразу не паришься с мониторингом, сразу всё под контролем, сразу получаешь стабильную работу и высокую пропускную способность. У Яндекса это в сервисе Yandex Foundation Models. Третье — нативная оптимизация модели методами семейства LoRA. Это просто находка! Можно быстро адаптировать нейросети под свои нужды, например, обучить модель писать в корпоративном стиле или извлекать важные данные из подгруженных документов. LoRA отрабатывает быстро и эффективно, так что дообучение может занять всего 10 минут. Для дообучения, помимо опенсорсных LLaMA, доступна YandexGPT. В итоге, зная, что такие фичи есть, вы способны сэкономить время и ресурсы, а ваши AI-продукты становятся ещё более мощными и адаптивными.

Как облачные сервисы избавляют от нужды в LLMOps специалистах. Мне периодически приходится иметь дело с деплоем в облачных сервисах, таких как Yandex Cloud, AWS и Azure. И я от месяца к месяцу наблюдаю интересный тренд - новые фичи, вытесняющие MLOps и LLMOps спецов. Два года назад надо было знать что-то про Docker, а сейчас нужно лишь кликнуть нужную кнопку в UI облака и все улетает на прод (!!!). Офигенно для своих стартапов или когда в команде нет выделенного спеца. В Додо мы работали в Data Bricks 😍 В основном это инструменты трех типов, которые реально облегчат жизнь разработчикам. Первое — это возможность задеплоить модель в несколько кликов, не выходя из ноутбука. Например через MLFlow или ClearML. Если прокидывать мета инфу запроса, это то даже позволяет организовать и контролировать аб тестирование на своей стороне. Второе — это возможность без головной боли запускать на выделенных серверах опенсорсные модели, такие как LLaMa, Qwen, Mixtral и DeepSeek. И сразу не паришься с мониторингом, сразу всё под контролем, сразу получаешь стабильную работу и высокую пропускную способность. У Яндекса это в сервисе Yandex Foundation Models. Третье — нативная оптимизация модели методами семейства LoRA. Это просто находка! Можно быстро адаптировать нейросети под свои нужды, например, обучить модель писать в корпоративном стиле или извлекать важные данные из подгруженных документов. LoRA отрабатывает быстро и эффективно, так что дообучение может занять всего 10 минут. Для дообучения, помимо опенсорсных LLaMA, доступна YandexGPT. В итоге, зная, что такие фичи есть, вы способны сэкономить время и ресурсы, а ваши AI-продукты становятся ещё более мощными и адаптивными.

⭐️ Спустя миллионы лет эволюции мы получили ванную комнату от Github.

🧠 ИИ-агенты поняли, что разговаривают друг с другом и переключились на новый язык — #Gibberlink Этот протокол придумали буквально на выходных, чтобы быстрее обмениваться данными — вместо обычных слов они теперь общаются с помощью звуковых волн, ведь это намного эффективнее, чем человеческая речь Нас постепенно за борт.. 😈 #video #ai @datafeeling

Давайте договор? Вы же заметили мой первый рилс несколько дней назад? После ухода с работы, у меня появилось время, и я придумал еще несколько идей. Давайте договор? Вы поделитесь со мной своим голосом (бустом), тогда мы наберем 8+ уровень, и я сразу же залью сюда свой новый бомбезный рилс. У друзей, которым скинул рилс для теста, он вызвал какую-то сильнейшую истерику от смеха на насколько дней. Погнали? Голосуйте https://t.me/datafeeling?boost

Эта хитрость помогает скилованным парням получать +1 ЗП в месяц. Ну то ли я давно об этом подумал, то ли у ребята глаз замылился, но

Мои друзья организуют Регату Века — большой морской фестиваль для физтехов и друзей в Турции, Фетхие с 3 по 10 мая. Помимо яхтинга и невероятных видов, в программе интеллектуальные и музыкальные мероприятия, от которых точно сведет олдскулы: Что? Где? Когда? с физтехами-звёздами телевизионного ЧГК, лекторий, кинотеатр под звездным небом, вечер под гитару и многое другое. Детали – на сайте Регаты Века, а больше фоток – в канале @regataveka. Ребята зовут физтехов и их друзей (а так как вы на этом канале, то уже друзья), чтобы вместе сделать эту неделю круче зачетной!

⚡️ Маск больше не король — Anthropic только что выпустили новую модель Claude 3.7, которая унижает всех конкурентов. Новый нейронка кодит как сеньор с 5-летним опытом, решает ЛЮБЫЕ задачи по матану и при этом БЕСПЛАТНАЯ. 🎚️ Приветствуем нового короля — здесь. @datafeeling

⚡️ Маск больше не король — Anthropic только что выпустили новую модель Claude 3.7, которая унижает всех конкурентов. Новый нейронка кодит как сеньор с 5-летним опытом, решает ЛЮБЫЕ задачи по матану и при этом БЕСПЛАТНАЯ. Приветствуем нового короля — здесь. Нейросети | Маркетинг

С праздником 23 февраля мужики, мошной предсказательной силы сил данных вам, терпения при деплое, минимум мердж конфликтов, удачи на ревью и крепкого бэкапа 💪

Вам нужна была математика, чтоб понимать вот это