This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Метод V-Express был представлен совсем недавно Cong Wang, Kuan Tian, Jun Zhang и другими как один из самых эффективных методов генерации таких анимаций, код и модель опубликованы
🤗 Модель на Hugging Face
@ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥28👍15❤4😁2🗿1
conda create --name unsloth_env python=3.10
conda activate unsloth_env
conda install pytorch-cuda=<12.1/11.8> pytorch cudatoolkit xformers -c pytorch -c nvidia -c xformers
pip install "unsloth[colab-new] @ git+https://github.com/unslothai/unsloth.git"
pip install --no-deps trl peft accelerate bitsandbytes
Некоторые бенчмарки unsloth приведены здесь
@ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍39😁3❤2🔥2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
—
pip install gpt-researcher
Пример использования GPT Researcher:
from gpt_researcher import GPTResearcher
query = "why is Nvidia stock going up?"
researcher = GPTResearcher(query=query, report_type="research_report")
# Conduct research on the given query
research_result = await researcher.conduct_research()
# Write the report
report = await researcher.write_report()
@ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥48👍17❤5🙈2🤔1
Как девушке построить карьеру в инжиниринге данных?
Любить математику, смело говорить о своих ожиданиях от работы даже на позиции стажера и еще кое-что, о чем Мария Косарев рассказала здесь. Она прошла длинный путь от стажера до главы Департамента анализа данных и моделирования в Газпромбанке.
@ai_machinelearning_big_data
Любить математику, смело говорить о своих ожиданиях от работы даже на позиции стажера и еще кое-что, о чем Мария Косарев рассказала здесь. Она прошла длинный путь от стажера до главы Департамента анализа данных и моделирования в Газпромбанке.
@ai_machinelearning_big_data
Код Дурова
Как я начала заниматься Data Science, потом не перестала и сделала на этом карьеру
Мария Косарева, начальник Департамента анализа данных и моделирования в Газпромбанке, рассказывает, что делать тем, кто хочет построить карьеру в Data Science.
🤬33🥱20🔥14💅10❤8👍7🤣7🤨2🍓1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Dot предназначено для простого взаимодействия с документами и файлами (.pdf, .docx, .xlsx, .pptx, .md) с помощью локальных LLM и технологии Retrieval Augmented Generation.
Dot было вдохновлено такими решениями, как Chat with RTX от Nvidia
По умолчанию использует Phi-3
@ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤26👍20🔥11
Проект Omost предоставляет LLM, которые будут писать коды для компоновки фрагментов изображений с помощью виртуального агента Canvas. Таким образом можно сгенерировать даже сложные изображения с хорошим качеством.
В настоящее время Omost предоставляет 3 предобученные LLM, основанные на вариациях Llama3 и Phi3.
Все модели обучены на смешанных данных, состоящих из
(1) точных описаний изображений из нескольких датасетов, включая Open-Images,
(2) данных, полученных путем автоматического аннотирования изображений,
(3) данных от DPO,
(4) небольшого количества данных от мультимодальной GPT4o
На последних 2 изображениях приведён код, который необходим для генерации изображения таким образом
🤗 Попробовать на Hugging Face
@ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥19👍16❤1
FaceFusion — это open-source инструмент для замены лица на фотографии и для улучшения изображения
Для необходимого действия с фото нужно просто запустить файл
run.py
с нужными опциями (на последнем изображении):—
python run.py ...
Ну или можно использовать удобный UI вместо прописывания команд
@ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥29👍10❤3🤣3🥰1👌1🦄1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
⚡️ Только что выпущена версия Jina CLIP v1: новая современная мультимодальная модель, которая превосходит OpenAI CLIP в задачах извлечения изображений по текстовому описанию😍
Модель совместима с 🤗
📌 Попробуйте демо-версию:
https://huggingface.co/spaces/Xenova/webgpu-jina-clip?v2=
📌 Статья: https://arxiv.org/abs/2405.20204
@ai_machinelearning_big_data
Модель совместима с 🤗
Transformers.js
версией 3 и работает с ускорением WebGPU! ⚡️📌 Попробуйте демо-версию:
https://huggingface.co/spaces/Xenova/webgpu-jina-clip?v2=
📌 Статья: https://arxiv.org/abs/2405.20204
@ai_machinelearning_big_data
🔥29👍16❤3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Компания ElevenLabs представила инструмент на базе генеративного ИИ под названием AI Sound Effects, который способен генерировать по текстовому запросу любые звуковые эффекты.
ElevenLabs заявила, что использовала аудиотеку Shutterstock, содержащую лицензионные треки, в качестве инструмента для обучения своей модели.
Сервис генерирует звуки продолжительностью до 22 секунд на основе подсказок пользователя, их можно комбинировать с голосовой и музыкальной платформой компании. Он предоставляет как минимум четыре варианта загружаемых аудиоклипов.
Есть бесплатная и платная версии. При бесплатном доступе будет установлен лимит в 10 тысяч символов, пользователь обязан ссылаться при публикации клипа на ElevenLabs, добавив в заголовок elevenlabs.io. При создании звуковых эффектов будет взиматься 40 символов за секунду аудио. По умолчанию каждый запрос будет стоить 200 символов. При платном доступе пользователи получают коммерческую лицензию на свободное использование сгенерированных клипов.
@ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍25🔥11❤4
Stability AI опубликовала в открытом доступе модель Stable Audio, предназначенную для генерации музыки, звуковых эффектов и окружения.
Stable Audio Open — открытая модель в формате Text-to-Audio, которая генерирует 47-секундные музыкальные семплы и звуковые эффекты. К примеру, можно попросить нейросеть создать партию на фортепиано, барабанный бит, гитарный риф, пение соловья или шум дождя. Для генерации надо отправить текстовый запрос. Примечательно, что пользователи могут генерировать музыку на своих данных. К примеру, барабанщик может загрузить записи своих битов и на их основе создавать новые.
В блоге компании рассказали, что открытая модель отличается от одноимённой коммерческой. Закрытая версия Stable Audio может генерировать трёхминутные треки с проработанной структурой. Также поддерживается режим Audio-to-Audio, в котором в качестве запроса можно передать уже готовый трек.
Открытую модель Stable Audio Open обучили на данных сервисов FreeSound и Free Music Archive, что позволило соблюсти все требования к авторским правам. При этом для доступа к нейросети всё равно необходимо ознакомиться с лицензией использования.
🤗 Модель и веса опубликованы на Hugging Face.
@ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥27👍12❤2😁1
⚡️ Qwen2 - самый крутой релиз откртых LLM со времен Llama 3!
Alibaba только что выпустили свое новое семейство мультиязычных моделей, которых превосходят по производительности Llama 3 по многим параметрам.
🤯 Qwen2 выпущен в 5 размерах и понимает 27 языков. В таких задачах, как написания кода и решения математических задач, Llama3 остает на всех тестах.
5️⃣ Размеры: 0.5B, 1.5B, 7B, 57B-14B (MoE), 72B.
✅ Контекст: 32k для 0.5B & 1.5B, 64k для 57B MoE, 128k для 7B и 72B
✅ Поддерживает 29 языков.
📜 Выпущены под лицензией Apache 2.0, за исключением версии 72B.
📖 BLOG: https://qwenlm.github.io/blog/qwen2/
🤗 HF collection: https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen2-6659360b33528ced941e557f
🤖 https://modelscope.cn/organization/qwen
💻 GitHub: https://github.com/QwenLM/Qwen2
@ai_machinelearning_big_data
Alibaba только что выпустили свое новое семейство мультиязычных моделей, которых превосходят по производительности Llama 3 по многим параметрам.
🤯 Qwen2 выпущен в 5 размерах и понимает 27 языков. В таких задачах, как написания кода и решения математических задач, Llama3 остает на всех тестах.
5️⃣ Размеры: 0.5B, 1.5B, 7B, 57B-14B (MoE), 72B.
✅ Контекст: 32k для 0.5B & 1.5B, 64k для 57B MoE, 128k для 7B и 72B
✅ Поддерживает 29 языков.
📜 Выпущены под лицензией Apache 2.0, за исключением версии 72B.
📖 BLOG: https://qwenlm.github.io/blog/qwen2/
🤗 HF collection: https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen2-6659360b33528ced941e557f
🤖 https://modelscope.cn/organization/qwen
💻 GitHub: https://github.com/QwenLM/Qwen2
@ai_machinelearning_big_data
🔥65👍15❤3🥰1