Анализ данных (Data analysis)
45.2K subscribers
2.12K photos
232 videos
1 file
1.91K links
Data science, наука о данных.

@haarrp - админ

@itchannels_telegram - 🔥 главное в ит

@ai_machinelearning_big_data - ML

@machinelearning_interview - вопросы с собесдований по Ml

РКН: clck.ru/3FmyAp
Download Telegram
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
⚡️ SwiftBrush v2 может улучшить качество изображений, создаваемых моделями диффузии текста в изображение!

Результаты выглядят великолепно, и, судя по всему, в бенчмарках она превосходит все модели на основе GAN и многошаговые модели Stable Diffusion.

https://swiftbrushv2.github.io


@data_analysis_ml
🎧 WaveWizard 🎶


WaveWizard - это интерактивное приложение Gradio, которое анализирует аудиофайлы, чтобы определить их частоту дискретизации и битовую глубину.

Оно поможет вам проверить, являются ли ваши аудиофайлы высокого разрешения подлинными или же они были пересжаты из источников более низкого качества.

github: https://github.com/JackVinati/WaveWizard

@data_analysis_ml
🎇AutoRound был интегрирован в PyTorch

AO, хорошая библиотека, предоставляющая встроенную квантование и для обучения моделей.

pip install auto-round

🎯Пример кода: https://github.com/pytorch/ao/tree/d2bce6a56eae5701cb72eb0cf6359626e7bd0190/torchao/prototype/autoround
🔥AutoRound Github: https://github.com/intel/auto-round

@data_analysis_ml
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
SoccerNet 2024

SoccerNet
- это крупномасштабный набор данных для анализа футбольных видео. С годами он развивался и включал в себя различные задачи, такие как отслеживание действий игроков, калибровка камеры, идентификация игроков и отслеживание движения.

Он состоит из 550 полных трансляций футбольных матчей и 12 игр, снятых одной камерой в главных европейских лигах.

SoccerNet - это не только набор данных, но и ежегодные соревнования, в которых лучшие команды соревнуются на международном уровне.

Статья: arxiv.org/pdf/2409.10587
Github: github.com/SoccerNet
Project: www.soccer-net.org/

@data_analysis_ml
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🦙 LlamaCoder — веб-приложение с открытым исходным кодом, которое может генерировать целое приложение из описания.

Репозиторий уже был клонирован сотнями разработчиков на GitHub и отмечен более 2 тысяч раз.

➡️ https://llamacoder.together.ai

Подробнее об этом проекте ➡️ https://go.fb.me/p5o0x0

@data_analysis_ml
Forwarded from Machinelearning
⚡️ Qwen2.5 Family: Релиз Qwen2.5, Qwen2.5-Coder и Qwen2.5-Math.

Команда разработки Qwen (Alibaba Group) опубликовала большой релиз нового поколения моделей - Qwen2.5, специализированные модели: Qwen2.5-Coder, Qwen2.5-Math, их инструктивные и квантованные версии, анонсированы закрытые Qwen-Plus и Qwen-Turbo.

Вместе с релизом нового поколения 2.5 в отрытый доступ опубликована Qwen2-VL-72B-Instruct предыдущего поколения.

▶️ Qwen2.5

В дополнение к традиционным вариантам с 0,5-1,5-7-72 млрд параметров, Qwen2.5 предлагает две новые модели среднего размера 14 млрд и 32 млрд параметров и компактную модель 3 млрд параметров.

Qwen2.5 обучались на увеличенном и улучшенном наборе данных размером в 18 трлн токенов.

Значительно расширены знания моделей: возможности в области программирования,
усовершенствованы математические способности Qwen2.5, повышено соответствие ответов модели предпочтениям человека: следование инструкциям, генерация длинных текстов (до 8 тыс. токенов), понимание структурированных данных и генерация структурированных выводов (в частности, JSON).

Список моделей:

🟢Qwen2.5: 0.5B, 1.5B, 3B, 7B, 14B, 32B, 72B;

🟢Qwen2.5-Instruct: 0.5B, 1.5B, 3B, 7B, 14B, 32B, 72B;

🟢Qwen2.5-Instruct: все варианты в форматах GPTQ, AWQ, GGUF.

В дополнение к этим моделям открыт доступ по API для флагманских моделей: Qwen-Plus и Qwen-Turbo через Model Studio.

▶️ Qwen2.5 Coder

Qwen2.5-Coder доступна в трех размерах: 1,5 млрд, 7 млрд и 32 млрд параметров (последняя появится в ближайшее время). Обновление состоит из двух основных улучшений: больше объем обучающих данных и расширение возможностей программирования в общих задачах и в математике.

Модели обучались на массиве данных объемом 5,5 триллиона токенов, включающем исходный код, данные для сопоставления текста и кода и синтетические данные.

Qwen2.5-Coder поддерживает до 128 тысяч токенов контекста, знает 92 языка программирования и выполняет операции по генерации кода, автодополнению и исправлению кода.

Qwen2.5-Coder-Instruct имеет способность к обобщению, знает более 40 языков программирования, справляется с задачами, связанными с логическим мышлением в коде, и показывает высокие результаты в задачах, связанных с математическим мышлением.

Список моделей:

🟠Qwen2.5-Coder: 1.5B, 7B;

🟠Qwen2.5-Coder-Instruct: 1.5B, 7B;

🟠Qwen2.5-Coder-Instruct в формате GGUF: 1.5B, 7B.


▶️ Qwen2.5 Math

Qwen2.5-Math обучались на корпусе математических данных Qwen Math Corpus v2, который содержит более 1 трлн. токенов.

Помимо базовых моделей, серия Qwen2.5-Math включает в себя инструктивные модели: Qwen2.5-Math-Instruct и модель математического вознаграждения, Qwen2.5-Math-RM-72B.

Qwen2.5-Math-Instruct обучалась с использованием данных CoT и TIR на китайском и английском языках, а также данных SFT, созданных с использованием Qwen2.5-Math-RM-72B.

Список моделей:

🟠Qwen2.5-Math: 1.5B, 7B, 72B, RM-72B;

🟠Qwen2.5-Math-Instruct: 1.5B, 7B, 72B.


▶️ Вместе с релизом Qwen2.5, опубликована Qwen2-VL-72B-Instruct и ее квантованные Int8 и Int4 версии в форматах GPTQ, AWQ.


📌Лицензирование:

🟢Apache 2.0 для всех base и instruct моделей, кроме 3B и 72B.
🟠Qwen2.5-3B - Qwen Research License.
🟠Qwen2.5-72B и Qwen2.5-Math-72B - Qwen License.



🟡Страница проекта
🟡Коллекция моделей на HF
🟡Demo Qwen2.5-Instruct-72B
🟡Demo Qwen2.5-Coder-Instruct-7B
🟡Demo Qwen2.5-Math
🟡Сообщество в Discord
🖥Github


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #Qwen
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🎵 EZAudio - это новая модель преобразования текста в аудио (T2A).

Она устанавливает новый стандарт для моделей T2A с открытым исходным кодом b обеспечивает быструю, эффективную и реалистичную генерацию звуковых эффектов.

https://huggingface.co/spaces/OpenSound/EzAudio

@data_analysis_ml
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
⚡️ KoolCogVideoX-5b

Инструмент генерации видео, который доработан на основе опенсорсного видеогенератора CogVideoX-5B специально для генерации дизайна интерьера.

Демо: https://huggingface.co/spaces/bertjiazheng/KoolCogVideoX
5b: https://huggingface.co/bertjiazheng/KoolCogVideoX-5b
2b: https://huggingface.co/bertjiazheng/KoolCogVideoX-2b

@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🖥 pipe func - инструмент для создания простого функционального конвейера (DAG) на чистом Python для задач по анализу данных и научных вычислений 🕸️🧪

DAG — это ориентированный ациклический граф, концептуальное представление серии действий или, другими словами, математическая абстракция конвейера данных (data pipeline).

Github

@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🧑‍🍳 Свежий гайд по работе Groq API!

В этом руководстве подробно показано как создать приложение для модерации изображений на базе Grog для быстрого анализа изображений и проверки содержания контент на них .

Также в гайде показано как использовать Gradio для создания удобного интерфейса.

Groq известен своей невероятно высокой скоростью вывода, которая очень хорошо подходит для ИИ приложений, предоставляя множество больших языковых моделей (LLM) в различных модальностях через Groq API.

В этом руководстве используется LlaVA 1.5 7B для анализа изображений и Llama Guard 3 8B для оценки контент на изображеня.

Гайд: https://github.com/groq/groq-api-cookbook/blob/main/tutorials/image_moderation.ipynb
Демо: https://huggingface.co/spaces/Groq/image-moderation

@data_analysis_ml
⚡️Легкий способ получать свежие обновления и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь:

МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ: t.me/ai_machinelearning_big_data
C++ t.me/cpluspluc
Python: t.me/pythonl
Хакинг: t.me/linuxkalii
Devops: t.me/DevOPSitsec
АНАЛИЗ Данных: t.me/bigdatai
Javascript: t.me/javascriptv
C#: t.me/csharp_ci
Java: t.me/javatg
Базы данных: t.me/sqlhub
Linux: t.me/linuxacademiya
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Docker: t.me/DevopsDocker
Golang: t.me/Golang_google
React: t.me/react_tg
Rust: t.me/rust_code
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Frontend: t.me/front
Big Data: t.me/bigdatai
Собеседования МЛ: t.me/machinelearning_interview
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
Kubernets: t.me/kubernetc


💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy

😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno

🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
🖥 Daily Papers HN - это веб-приложение на базе Python, которое отображает академические статьи в интерфейсе, похожем на Hacker News.

Приложение использует Hugging Face Daily Papers API для получения и вывода статей в виде отсортированного списка.

Github
Demo

@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🖥 Андрей Карпаты выложил ролик , где рассказывает о создании своего знаменитого проекта llm.c.

Его не удовлетворяли возможности PyTorch и метод compile, поэтому он принял решение переписать всё самостоятельно с нуля на языке C. Сейчас llm.c является крайне популярным проектом среди энтузиастов

Энтузиасты активно внедряют новые оптимизации, а в
ближайшем будущем планируют добавить поддержку llama-3.1.

Это отличный материал для прокачки мозгов 🧠

https://www.youtube.com/watch?v=BmdOt6A6tHM

@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Большинство моделей от Mistral теперь доступны бесплатно по API 😱

Что за аттракцион невиданной щедрости? Вероятно, ваши запросы будут использованы для обучения новых моделей (хотя это не точно).

VPN не требуется, карта не нужна. Пользуйтесь!

@data_analysis_ml