🌟 PropertyGraphIndex — способ построения графов знаний от LlamaIndex

Граф свойств/знаний — это граф, узлами которого являются отдельные знания/свойства, связанные между собой отношениями.
И ребята из LlamaIndex буквально вчера представили возможность создавать такие графы при помощи PropertyGraphIndex.

▶️ Статья от LlamaIndex
🟡 Доки и примеры использования

@data_analysis_ml

⚡️ Введение в моделирование на языке зрения — мощная статья от Meta о работе VLM, о том, как их обучать и оценивать

Модели Vision-Language (VLM) — это область исследований, которая обладает большим потенциалом, однако существует множество проблем, связанных с построением моделей такого типа.
Именно поэтому ребята из Meta опубликовали эту статью — чтобы у большего числа людей сформировалось понимание специфики работы с VLMs, понимание, как они работают и как их обучать.
В статье в основном обсуждается работа с изображениями, но также затрагивается возможность расширения этих методов на видео.

📎 Arxiv

@data_analysis_ml

🌟 txtai — универсальная база данных эмбеддингов для семантического поиска, оркестрации LLM и для управления рабочими процессами, связанными с ML

— pip install txtai

Особенности txtai:
— Имеет векторный поиск с SQL, хранение объектов, анализ графов и мультимодальное индексирование
— Поддерживает создание эмбеддингов для текста, документов, аудио, изображений и видео
— Позволяет создавать конвейеры на основе языковых моделей для выполнения подсказок LLM, ответов на вопросы, маркировки, транскрипции, перевода, резюмирования и т. д.
— Можно запускать локально или масштабировать с помощью оркестрации контейнеров

🖥 GitHub
🟡 Доки

@data_analysis_ml

🌟 NannyML — библиотека для оценивания производительности ML-моделей

— pip install nannyml

NannyML — это open-source библиотека Python, которая позволяет оценивать производительность модели после развертывания, обнаруживать дрейф данных и не только.
NannyML имеет простой в использовании интерфейс, отображает интерактивные графики, абсолютно не зависит от модели и поддерживает все базовые сценарии использования, такие как анализ моделей классификации и регрессии.

🖥 GitHub

@data_analysis_ml