NewSpace Times

❓Как понять, что последний эксперимент дает лучшие результаты?  Часто при решении ML задачи нам приходится тестировать десятки моделей в десятках конфигурация гиперпараметров. Как не запутаться в этой куче параметров и выбрать лучшую модель?  -  нам поможет замечательный инструмент мониторинга экспериментов MLFlow. ✅ MLFlow один из самых популярных инструментов который позволит зафиксировать все параметры, запишет кривые обучения и запомнит все метрики для каждого эксперимента.  Регистрируйтесь на открытый урок от Otus и изучите на практике ключевой инструмент ML инженера Вы узнаете, как реализовать развернуть и настроить MLFlow локально и в облачной среде, как добавить в свой код логирование параметров экспериментов и как сохранить ваши обученные модели в реестр моделей для их дальнейшего переиспользования на основе полученных метрик. 👉 Регистрация и подробности: https://otus.pw/6O9B/?erid=LjN8KB29H

🌟 Dolphin-2.9.3-Yi-1.5: квантизированные GGUF версии с 34B параметрами и контекстным окном 32k. На Huffingface пользователь bartowski опубликовал несколько квантизированных версий с разной степенью сжатия, Размерность моделей: от IQ2_XS (10.3 Gb) до Q8_0_L (37.4GB), рекомендуемая — Q6_K. Семейство Dolfin основано на моделях Yi и распространяется по лицензии Аpache 2.0 Dolphin-2.9.3 обладает разнообразными навыками следования инструкциям, общения и программирования. Она также имеет начальные агентные способности и поддерживает вызов функций. Модель не имеет цензуры. Создатели отфильтровали набор данных, чтобы удалить выравнивание и предвзятость. Dolphin обучался на данных, полученных из GPT4, среди других моделей. 🤗 Hugging Face #LLM #ML #Huggingface

🌟 Lepton — библиотека Python для удобного создания AI-приложений — pip install -U leptonai Особенности Lepton: — Простые абстракции для запуска моделей, наподобие тех, что представлены на HuggingFace — Готовые шаблоны для распространенных моделей, таких как Llama, SDXL, Whisper и других. — Возможность для лёгкого разворачивания в облачной среде. 🖥 GitHub 🟡 Доки

В мире, где No-Code ML и TinyML становятся ключевыми трендами, НИЯУ МИФИ совместно со Skillfactory запускает онлайн-магистратуру "Прикладной анализ данных и машинное обучение". Программа учитывает последние тенденции отрасли, включая развитие глубокого обучения и растущую важность ML в IoT устройствах. По данным экспертов, навыки в области искусственного интеллекта становятся необходимостью для конкурентоспособности на рынке труда. Средняя зарплата мидл ML-инженера в России достигает 190 000 рублей в месяц, а спрос на специалистов продолжает расти. Магистратура МИФИ предлагает: - Обучение с нуля до продвинутого уровня - Два карьерных трека: классический ML и MLOps - Онлайн-формат с сохранением студенческих льгот - Диплом государственного образца МИФИ Стоимость первого года обучения - от 270 рублей в месяц благодаря господдержке. Не упустите шанс стать частью AI-революции с одним из ведущих технических вузов России. Записаться тут: https://go.skillfactory.ru/na4y_w Реклама. ООО «Скилфэктори» erid: Lj...

🌟 Dive into Deep Learning — свободная книга от исследователей Amazon: Zhang, Li и других Мощная книга, которая на 1108 страницах подробно описывает реализацию алгоритмов ML и Deep Learning с помощью PyTorch, NumPy/MXNet, JAX и TensorFlow. По этой книге читаются лекции в 500 университетах 70 стран. 🟡 Dive into Deep Learning 🟡 PDF 🖥 GitHub с кодом к книге

🤗 Все что нужно знать о работе с Hugging Face за 10 минут! В этом ролике мы разыгрываем 3 крутые книги по МАШИННОМУ ОБУЧЕНИЮ, нужно всего лишь оставить любой осмысленный коммент и лайк и быть подписанным на наш канал! https://www.youtube.com/watch?v=4B_foZbWh2c

🌟 SDV — библиотека Python для генерации синтетических данных на основе предоставленного набора данных — pip install sdv При этом сгенерированные данные будут иметь те же статистические параметры, что и предоставленный набор данных. SDV генерирует данные, применяя математические методы и разные ML-модели. С помощью SVD можно генерировать данные, даже если исходный набор содержат несколько типов значений и отсутствующие значения. 🖥 GitHub 🟡 Доки

Центральный университет приглашает на день открытых дверей всех интересующихся ИТ-программой в магистратуре! На мероприятии расскажут больше про университет, в котором можно учиться одновременно с бакалавриатом и помогают попасть на работу в биг-тех, а преподаватели — топовые специалисты ИТ-компаний и профессора ведущих вузов. На мероприятии также будет: — информация про направления обучения в университете; — лекции от ведущих экспертов ИТ-индустрии; — Q&A-сессии с магистрантами ЦУ и разбор задач отбора; — прогулка по офису Т-Банка; — знакомство со множеством классных людей и пицца. А еще среди всех, кто зарегистрируется на ДОД и пройдет отбор в магистратуру до 16 июля, ЦУ разыграет новенький MacBook. Начало 17 июля в 17:30. Вход свободный, но количество мест ограничено. Регистрация здесь. erid:2VtzqwyThk5 Реклама, АНО ВО «Центральный университет», ИНН 7743418023

⚡️ BitNet — масштабирование 1-битных трансформеров для LLM — pip install bitnet Команда под руководством Furu Wei и Shuming Ma из исследовательского отдела Microsoft в Пекине, создала BitNet, первый 1-битный метод QAT для LLM. И в этом репозитории представлена реализация BitNet на PyTorch. Из интересного, модель BitNet 3B отвечает на разные текстовые запросы так же точно, как и LLaMA с тем же количеством параметров и временем обучения, но при этом BitNet в 2.71 раза быстрее, использует на 72% меньше GPU. 🖥 GitHub 🟡 Arxiv

🖥 tslearn — библиотека Python для анализа временных рядов и решения подобных ML-задач — pip install tslearn tslearn — это библиотека Python, которая предоставляет ML-инструменты для анализа временных рядов. tslearn основана на библиотеках scikit-learn, numpy и scipy. 🖥 GitHub 🟡 Доки