Изучайте Data Science через реальные задачи — погружаемся в мир ИИ, машинного обучения и Python на практическом бесплатном мини-курсе!
Этот мини-курс поможет прокачать понимание Data Science, если вы уже немного в теме:
— Узнаете, как автоматизировать задачи с помощью нейросетей и использовать их в реальных задачах
— Попробуете себя в роли ML-инженера, аналитика и дата-инженера
— Научитесь визуализировать данные и писать простой код на Python
— На практике создадите чат-бота и нейросеть
Регистрируйтесь: https://epic.st/Fi8-CK?erid=2VtzqwfaPww
🔥 Бонус: откроем доступ к записям конференции по нейросетям после первого урока. Узнаете, как использовать ИИ в работе и жизни.
🎁 А ещё будут подарки: сертификат на скидку 10 000 рублей на любой курс, гайд «Как пользоваться ChatGPT и Midjourney» и подборка полезных материалов.
Этот мини-курс поможет прокачать понимание Data Science, если вы уже немного в теме:
— Узнаете, как автоматизировать задачи с помощью нейросетей и использовать их в реальных задачах
— Попробуете себя в роли ML-инженера, аналитика и дата-инженера
— Научитесь визуализировать данные и писать простой код на Python
— На практике создадите чат-бота и нейросеть
Регистрируйтесь: https://epic.st/Fi8-CK?erid=2VtzqwfaPww
🔥 Бонус: откроем доступ к записям конференции по нейросетям после первого урока. Узнаете, как использовать ИИ в работе и жизни.
🎁 А ещё будут подарки: сертификат на скидку 10 000 рублей на любой курс, гайд «Как пользоваться ChatGPT и Midjourney» и подборка полезных материалов.
🤔1
Каждый повторный вызов LLM — это просто сжигание денег
Обычный кэш тут не поможет, если только промпт не совпадает дословно.
Redis 8 меняет правила игры с семантическим кэшированием, которое понимает смысл, а не только ключ.
LangCache + Vector Sets + Redis Flex = быстрее, дешевле, умнее
Полный разбор:
https://newsletter.systemdesignclassroom.com/p/every-repeated-llm-call-is-money-on-fire
👉 @DataSciencegx
Обычный кэш тут не поможет, если только промпт не совпадает дословно.
Redis 8 меняет правила игры с семантическим кэшированием, которое понимает смысл, а не только ключ.
LangCache + Vector Sets + Redis Flex = быстрее, дешевле, умнее
Полный разбор:
https://newsletter.systemdesignclassroom.com/p/every-repeated-llm-call-is-money-on-fire
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤8👍2
Фреймворк для создания мультиагентных AI-систем в Telegram, готовый к запуску с минимальными настройками
evi-run подходит для создания AI-ассистентов, виртуальных персонажей, автоматизированной службы поддержки, аналитиков данных, торговых агентов на DEX и других кастомных мультиагентных систем
Архитектура построена на Python, OpenAI Agents SDK, Telegram Bot API, PostgreSQL и Redis. Deploy через Docker за 5 минут
GitHub репозиторий → https://github.com/pipedude/evi-run
👉 @DataSciencegx
evi-run подходит для создания AI-ассистентов, виртуальных персонажей, автоматизированной службы поддержки, аналитиков данных, торговых агентов на DEX и других кастомных мультиагентных систем
Архитектура построена на Python, OpenAI Agents SDK, Telegram Bot API, PostgreSQL и Redis. Deploy через Docker за 5 минут
GitHub репозиторий → https://github.com/pipedude/evi-run
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥4👍2❤1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Google выложили в опенсорс Python-библиотеку LangExtract!
Она использует LLM для извлечения сущностей, атрибутов и связей, с точной привязкой к источнику, из неструктурированных документов.
Поддержка любых LLM (Gemini, OpenAI, Ollama).
https://github.com/google/langextract
👉 @DataSciencegx
Она использует LLM для извлечения сущностей, атрибутов и связей, с точной привязкой к источнику, из неструктурированных документов.
Поддержка любых LLM (Gemini, OpenAI, Ollama).
https://github.com/google/langextract
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1