NewSpace Times

🌟 SkyPilot — фреймворк для запуска LLM и AI-приложений в любом облаке

pip install "skypilot-nightly[aws,gcp,azure,oci,lambda,runpod,fluidstack,paperspace,cudo,ibm,scp,kubernetes]"

SkyPilot позволяет: — управлять масштабированием: автоматическая постановка в очередь и запуск большого количества задач — получать легкий доступ к хранилищам S3, GCS, R2 — сократить расходы на облако: 3-6-кратное уменьшение расходов при использовании отдельных ВМ с автоматическим восстановлением после падений SkyPilot позволяет работать с GPU, TPU и CPU. Поддерживаемые облака — AWS, GCP, Azure, OCI, Lambda Cloud, RunPod, Fluidstack, Cudo, IBM, Samsung, Cloudflare, VMware vSphere, любой кластер Kubernetes 🖥 GitHub 🟡 Доки

Зачем искать удобный планировщик задач, когда его можно создать самостоятельно? А заодно — узнать, насколько вам интересно программирование. Бесплатный курс «Основы Python: создаём телеграм-бота» — полезный и надёжный вариант для самоопределения. Там на примере Python вы узнаете, как устроены процессы разработки, самостоятельно создадите планировщик задач и бота-помощника и поймёте, подходит ли вам этот язык. Доступ в чат с экспертами и однокурсниками для получения ответов на вопросы и помощи в практике, а также сертификат Нетологии после прохождения курса прилагаются → https://netolo.gy/dg7u Реклама ООО “Нетология” 2VSb5yoBgEc

⚡️ Adversarial Robustness Toolbox — библиотека Python для обеспечения безопасности ML-приложений — pip install adversarial-robustness-toolbox ART — это библиотека Python, которая предоставляет инструменты для оценивания, защиты и проверки моделей и ML-приложений на предмет разных угроз и уязвимостей. ART поддерживает все популярные фреймворки машинного обучения (в т.ч. TensorFlow, Keras, PyTorch, MXNet, scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost, GPy), все типы данных (изображения, таблицы, аудио, видео) и может использоваться для любых задачи ML (классификация, обнаружение объектов, генерация музыки, изображений и т. д.). 🖥 GitHub 🟡 Доки 🟡 Примеры атак и использования ART

🧠 Наконец-то кто-то создал leetcode для машинного обучения. Этот сайт предлагает задачки разной сложности в категориях линейной алгебры, машинного и глубокого обучения, анализа данных. Он полезен для всех, кто хочет углубить свои знания, улучшить навыки и попрактиковаться в машинном обучении. На сайте указаны уровни сложности, есть интерфейс для ввода своего решения и правильные ответы. Только что выполнил первое упражнение: вычисление матрично-векторного произведения без каких-либо тензорных операций (разрешены только списки на python). http://deep-ml.com

🌟 Flair — мощная библиотека для NLP — pip install flair Библиотека Flair была разработана Берлинским университетом как библиотека NLP с большими возможностями. Flair позволяет проводить распознавание именованных сущностей (NER), анализ эмоциональной составляющей, тегирование части речи (PoS). Помимо этого Flair может работать с биомедицинскими текстами. Также Flair интегрируется с большим количеством других библиотек. 🖥 GitHub 🟡 Доки

🌟 ControlNet++ — улучшенная версия вспомогательной технологии для генерации изображений ControlNet++ использует дискриминационные модели вознаграждения для оптимизации согласованности между входными условиями (изрбражение-референс) и результатами генерации за счет оптимизации последовательности циклов. Согласно опубликованным бенчмаркам, ControlNet++ значительно улучшает управляемость процессом генерации. Новый метод метод превосходит классический ControlNet: - на 7.9% по mIoU; - на 13.4% по SSIM; - на 7.6% по RMSE. Адаптации под UI для Stable Diffusion пока нет. Еще круче то, что контролнеты++ успели упаковать в Controlnet Union и собрали в 1 модель. Теперь можно разом делать 12 препроцессов с одной модели CN. 👉 Репозиторий https://huggingface.co/xinsir/controlnet-union-sdxl-1.0 Модель safetensors без конфига в папку с Контролнетом Автоматика1111 или ComfyUI. Это все действия которые необходимо сделать) А самое главное - больше не нужно качать тонну моделей и следить в UI что нужный пр...

🌟 Marvin — open-source набор инструментов для ML-приложений — pip install marvin -U Marvin — это легковесный набор инструментов на Python для создания ML-приложений; позволяет решать задачи классификации текста, извлечения информации из неструктурированных данных, генерирования синтетических данных, преобразования текста в речь и наоборот. Marvin даже может генерировать изображения 🖥 GitHub 🟡 Доки

One Day Offer для Центра робототехники 🤖 13 июля вы сможете пройти все этапы отбора, познакомиться с инновационной командой Сбера и получить оффер Middle/Senior Robotics или Backend Developer. Наш Центр проводит исследования, создаёт роботов, применяя искусственный интеллект, и работает по направлениям: манипуляция, роботизация логистики и мобильные роботы. Сейчас перед нами стоит по-настоящему амбициозная задача – разработать антропоморфного робота общего назначения. В работе мы используем: ROS/ROS2, DDS, Python, PyTorch, JAX, Model-transformers, SOTA, C++, Isaac Sim / MuJoCo / PyBullet. Какие задачи будут в вашем планере 👇 ▪️ разработка алгоритмов и систем управления роботами (core, body, brain) и драйверов для различных устройств в виде ROS2 узлов ▪️ создание алгоритмов внутренней и внешней калибровки сенсоров (лидары, камеры, IMU), робототехнических сервисов на Behavior Trees / State Machines ▪️ работа с симуляторами на базе Isaac Sim / MuJoCo / PyBullet ▪️ проектирование архитектуры системы М...

🌟 StreamingDataset — библиотека потоковой передачи данных для эффективного обучения нейронных сетей — pip install mosaicml-streaming StreamingDataset — это библиотека Python, созданная, чтобы сделать обучение на больших наборах данных максимально быстрым, дешевым и масштабируемым. StreamingDataset спроектирована для распределенного обучения больших ML-моделей — с максимальными гарантиями корректности, производительностью и простотой использования. 🖥 GitHub 🟡 Доки

🌟 create-llama — самый простой способ создать приложение с помощью LlamaIndex

npx create-llama
npm run dev

Create-llama позволяет создать мультиагентное full-stack приложение букально в 1 строчку кода. Достаточно просто ввести npx create-llama, выбрать шаблон мультиагента и следовать инструкциям в файле README. 🖥 GitHub