image-classification-with-local-vlms

Когда ты отвечаешь за разработку мобильного приложения, а бизнес требует добавить функцию распознавания изображений, использование сторонних облачных API не только добавляет задержки, но и вызывает проблемы с приватностью.

image-classification-with-local-vlms этот open-source туториал может помочь: он шаг за шагом показывает, как собрать точный и быстрый классификатор изображений прямо на мобильном устройстве.

Всё начинается с простой задачи - распознавания кошек и собак, а дальше по ходу объясняется, как использовать локальные vision-language модели для классификации изображений.

Туториал охватывает темы вроде оценки модели, оптимизации промптов, тонкой настройки через LoRA и других нюансов. В конце модель разворачивается в iOS-приложении, обеспечивая офлайн-распознавание.

Также показано, как применить техники структурированной генерации, чтобы повысить точность модели с 73% до 98%, а затем довести её до 100% с помощью LoRA fine-tuning - при этом модель остаётся лёгкой и быстрой.

Туториал написан на Python и использует платформу Modal, так что отлично подойдёт разработчикам, которые хотят разобраться в edge AI и деплое моделей на мобильных устройствах.

⭐️ Stars: 254

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

👩‍💻 В сеть вывалилась гигантская куча курсов и книг

Держи сотни гигабайт свежих уроков, и каждую неделю мы подкидываем ещё!

• 1612 ГБ — DevOps
• 1402 ГБ — Python
• 1300 ГБ — C, C++
• 1815 ГБ — Frontend
• 1515 ГБ — Backend
• 898 ГБ — ИБ, Хакинг
• 996 ГБ — Kotlin, Swift
• 212 ГБ — JavaScript
• 315 ГБ — Flutter
• 820 ГБ — Go, PHP
• 419 ГБ — Java, Rust
• 648 ГБ — GameDev
• 517 ГБ — Windows, Linux
• 998 ГБ — Дизайн (UX/UI)
• 617 ГБ — Нейросети (ML/RL)
• 546 ГБ — БД (SQL & NoSQL)
• 687 ГБ — Аналитика данных
• 115 ГБ — QA-тестирование

Подписывайся и не плати за то, что можно получить бесплатно

Math-To-Manim

Раньше, чтобы сделать интерактивные анимации для обучения математике или физике, приходилось использовать профинструменты вроде Manim + разбираться с рендерингом формул в LaTeX, движениями камеры и прочими тонкостями.

Теперь, с открытым инструментом Math-To-Manim, можно автоматически сгенерировать полноценную интерактивную анимацию по простому однофразовому описанию.

Инструмент сам анализирует концепции и постепенно выстраивает материал до нужной темы, автоматически создавая контент: подробные формулы LaTeX, раскадровку сцен и прочее — весь процесс полностью автоматизирован.

📁 Language: #Python 71.8%

⭐️ Stars: 1.2k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

social-analyzer

Открытый инструмент Social Analyzer на GitHub реально МЁД.

Вводишь один юзернейм, и он автоматически пробегается по тысяче с лишним соцсетей, вытаскивая все профили этого пользователя.

Он ещё и данные парсит для нормальной аналитики, умеет сверять несколько аккаунтов между собой и строить визуальные графы связей.

📁 Language: #JavaScript 100.0%

⭐️ Stars: 14.6k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer