🖥 Kapitan — инструмент на Python для управления шаблонами Kubernetes, Terraform и не только
Kapitan — это не самый хайповый инструмент, но в некоторых ситуациях он очень полезен, и для кого-то будет удобнее, чем Helm
С технической точки зрения Kapitan очень прост и включает в себя такие компоненты:
— иерархическая коллекция значений в yaml-формате, которые подставляются в шаблоны
— шаблонизаторы: Jinja2, Jsonnet, Kadet; они берут значения и создают файлы (yaml, json или bash-скрипты).
— компонент для управления секретами
Быстрый старт с Docker:
docker run -t —rm -v $(pwd):/src:delegated kapicorp/kapitan -h
🖥 GitHub https://github.com/kapicorp/kapitan
🟡 Доки https://kapitan.dev/
🟡 Пример использования Kapitan https://www.youtube.com/watch?v=M81qU94FCLQ
@python_be1
Kapitan — это не самый хайповый инструмент, но в некоторых ситуациях он очень полезен, и для кого-то будет удобнее, чем Helm
С технической точки зрения Kapitan очень прост и включает в себя такие компоненты:
— иерархическая коллекция значений в yaml-формате, которые подставляются в шаблоны
— шаблонизаторы: Jinja2, Jsonnet, Kadet; они берут значения и создают файлы (yaml, json или bash-скрипты).
— компонент для управления секретами
Быстрый старт с Docker:
docker run -t —rm -v $(pwd):/src:delegated kapicorp/kapitan -h
🖥 GitHub https://github.com/kapicorp/kapitan
🟡 Доки https://kapitan.dev/
🟡 Пример использования Kapitan https://www.youtube.com/watch?v=M81qU94FCLQ
@python_be1
👍1
⚡ Arcee: Семейство merdge-моделей от сервиса arcee.ai
Arcee.ai - сервис, основанный в сентябре 2023 года ( Mark McQuade, Jacob Solawetz и Brian Benedict), который предоставляет услуги тренинга LLM для корпоративных клиентов.
Сервисом представлены в открытом доступе 2 новые модели: Arcee-Scribe и Arcee-Nova.
✔ Arcee-Scribe (7.74B) - это универсальная модель чата, ориентированная на рассуждения, решение творческих задач и написание текстов.
Модель представляет собой слияние InternLM-2.5-chat с пользовательской InternLM finetune, включающей как общие, так и специфические для письма данные.
Возможности и примеры использования:
🟢role-play диалоги с подтекстом и сложными эмоциями;
🟢объяснение сложных идей с помощью творческих аналогий;
🟢создание историй с нелинейным повествованием или уникальной перспективой и сложной повествовательной структурой;
🟢решение бизнес-задач: создание контента, описание продукции, коммуникация с потребителями, брейнстрорминг.
Модель набрала 48.5 балла в AGI-Eval, 60.1 в BIG Bench Hard и 69.4 в GPT 4ALL бенчмарках.
Это лучший показатель по сравнению с Llama-3-8B-Instuct по всем тестам и Mistral-7B-Instruct v03 в двух из трех.
Модель представлена в квантованиях (GGUF) от 2Bit (Q2 - 2.78GB) до 32bit (F32 - 31Gb) и
в Transformers
✔ Arcee-Nova (72.7B) - высокопроизводительная мультиязычная модель с широким спектром языковых задач. Nova - это объединение Qwen2-72B-Instruct с собственной моделью, настроенной на смеси обобщенных данных.
Возможности и примеры использования:
🟠решение сложных задач, логические выводы и рассуждения;
🟠создание увлекательного и оригинального текстового контента в различных жанрах;
🟠помощь в решении задач программирования, от создания кода до его отладки;
🟠общее понимание языка, создание человекоподобных текстов в различных контекстах.
🟠решение бизнес-задач: создание контента, разработка программного обеспечения, коммуникация с потребителями, анализ данных и построение отчетов, исследования и гипотезы, анализ документов и проверка соответствия нормативным требованиям, адаптивные системы обучения и интеллектуальные обучающие программы.
Модель показала лучшие результаты (43.68) в совокупности тестов ( IFEval, BBH, MATH Lvl 5, GPQA, MUSR и MMLU-PRO) по сравнению с Qwen2-72B-Instruct, OrcaMini_V7-72B, LLama-3-70B-Instruct-DPO-v2.0 и другими моделями.
Модель представлена в квантованиях (GGUF) от 1Bit (Q1 - 24GB) до 16bit (F32 - 145Gb) и
в Transformers
📌Лицензирование Arcee-Scribe
Для некоммерческих проектов - Apache2.0
Для коммерческого использования: - через подачу заявки у InternLM
📌Лицензирование Arcee-Nova
Для некоммерческих проектов - свободно, тип не определен.
Для коммерческого использования: - симметрично Qwen2-72B
🟡Страница проекта https://www.arcee.ai/
🟡Модели Arcee-Scribe https://huggingface.co/arcee-ai/Arcee-Scribe-GGUFhttps://huggingface.co/arcee-ai/Arcee-Scribe-GGUF
🟡Модели Arcee-Nova https://huggingface.co/arcee-ai/Arcee-Nova-GGUF
🟡Demo Arcee-Nova https://udify.app/chat/s3i0GX51Rwrb4XRm
#AI #LLM #GGUF #ML #ArceeNova #ArceeScribe
@python_be1
http://arcee.ai/
Arcee.ai - сервис, основанный в сентябре 2023 года ( Mark McQuade, Jacob Solawetz и Brian Benedict), который предоставляет услуги тренинга LLM для корпоративных клиентов.
Сервисом представлены в открытом доступе 2 новые модели: Arcee-Scribe и Arcee-Nova.
✔ Arcee-Scribe (7.74B) - это универсальная модель чата, ориентированная на рассуждения, решение творческих задач и написание текстов.
Модель представляет собой слияние InternLM-2.5-chat с пользовательской InternLM finetune, включающей как общие, так и специфические для письма данные.
Возможности и примеры использования:
🟢role-play диалоги с подтекстом и сложными эмоциями;
🟢объяснение сложных идей с помощью творческих аналогий;
🟢создание историй с нелинейным повествованием или уникальной перспективой и сложной повествовательной структурой;
🟢решение бизнес-задач: создание контента, описание продукции, коммуникация с потребителями, брейнстрорминг.
Модель набрала 48.5 балла в AGI-Eval, 60.1 в BIG Bench Hard и 69.4 в GPT 4ALL бенчмарках.
Это лучший показатель по сравнению с Llama-3-8B-Instuct по всем тестам и Mistral-7B-Instruct v03 в двух из трех.
Модель представлена в квантованиях (GGUF) от 2Bit (Q2 - 2.78GB) до 32bit (F32 - 31Gb) и
в Transformers
✔ Arcee-Nova (72.7B) - высокопроизводительная мультиязычная модель с широким спектром языковых задач. Nova - это объединение Qwen2-72B-Instruct с собственной моделью, настроенной на смеси обобщенных данных.
Возможности и примеры использования:
🟠решение сложных задач, логические выводы и рассуждения;
🟠создание увлекательного и оригинального текстового контента в различных жанрах;
🟠помощь в решении задач программирования, от создания кода до его отладки;
🟠общее понимание языка, создание человекоподобных текстов в различных контекстах.
🟠решение бизнес-задач: создание контента, разработка программного обеспечения, коммуникация с потребителями, анализ данных и построение отчетов, исследования и гипотезы, анализ документов и проверка соответствия нормативным требованиям, адаптивные системы обучения и интеллектуальные обучающие программы.
Модель показала лучшие результаты (43.68) в совокупности тестов ( IFEval, BBH, MATH Lvl 5, GPQA, MUSR и MMLU-PRO) по сравнению с Qwen2-72B-Instruct, OrcaMini_V7-72B, LLama-3-70B-Instruct-DPO-v2.0 и другими моделями.
Модель представлена в квантованиях (GGUF) от 1Bit (Q1 - 24GB) до 16bit (F32 - 145Gb) и
в Transformers
📌Лицензирование Arcee-Scribe
Для некоммерческих проектов - Apache2.0
Для коммерческого использования: - через подачу заявки у InternLM
📌Лицензирование Arcee-Nova
Для некоммерческих проектов - свободно, тип не определен.
Для коммерческого использования: - симметрично Qwen2-72B
🟡Страница проекта https://www.arcee.ai/
🟡Модели Arcee-Scribe https://huggingface.co/arcee-ai/Arcee-Scribe-GGUFhttps://huggingface.co/arcee-ai/Arcee-Scribe-GGUF
🟡Модели Arcee-Nova https://huggingface.co/arcee-ai/Arcee-Nova-GGUF
🟡Demo Arcee-Nova https://udify.app/chat/s3i0GX51Rwrb4XRm
#AI #LLM #GGUF #ML #ArceeNova #ArceeScribe
@python_be1
http://arcee.ai/
www.arcee.ai
Arcee AI
Arcee AI is an American open-intelligence lab focused on accelerating the competitive landscape for open-weight models in the United States.
👍1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
open-interpreter | Управление компьютером с помощью естественного языка
Python-библиотека, которая позволяет управлять ПК с помощью обычной челочеческой речи, в том числе на русском. На видео переключаются со светлой темы на тёмную, конвертируют docx-файлы на рабочем столе в .pdf.
https://github.com/OpenInterpreter/open-interpreter
https://colab.research.google.com/drive/1WKmRXZgsErej2xUriKzxrEAXdxMSgWbb?usp=sharing
@python_be1
Python-библиотека, которая позволяет управлять ПК с помощью обычной челочеческой речи, в том числе на русском. На видео переключаются со светлой темы на тёмную, конвертируют docx-файлы на рабочем столе в .pdf.
https://github.com/OpenInterpreter/open-interpreter
https://colab.research.google.com/drive/1WKmRXZgsErej2xUriKzxrEAXdxMSgWbb?usp=sharing
@python_be1
👍1
Функция betavariate
Функция betavariate в Python используется для генерации случайных чисел из бета-распределения. Бета-распределение — это непрерывное распределение вероятностей, которое часто используется для моделирования пропорций или вероятностей
@python_be1
Функция betavariate в Python используется для генерации случайных чисел из бета-распределения. Бета-распределение — это непрерывное распределение вероятностей, которое часто используется для моделирования пропорций или вероятностей
@python_be1
👍1
Hotel WordPress Theme is the best hotel, hostel, resort, apartment presentation WordPress theme. With its beautiful design and high coding quality, this theme can showcase your unique accommodations to the world and attract more visitors to your website https://visualmodo.com/theme/hotel-wordpress-theme/
🏨🛎🛌⛵️🏖
#Hotel #Theme #WordPress #Template #Plugins #Resort #Booking #Presentation #Tourism #WebDesign #WebDevelopment #Spa
@python_be1
https://visualmodo.com/theme/hotel-wordpress-theme/
🏨🛎🛌⛵️🏖
#Hotel #Theme #WordPress #Template #Plugins #Resort #Booking #Presentation #Tourism #WebDesign #WebDevelopment #Spa
@python_be1
https://visualmodo.com/theme/hotel-wordpress-theme/
Visualmodo
Hotel WordPress Theme - Responsive Website Builder
Hotel WordPress theme is the best hostel, resort, resort & booking presentation template. With its beautiful design & high coding quality
👍1
🖥 Bytewax — фреймворк Python, который упрощает обработку событий и потоков
— pip install bytewax
Bytewax объединяет возможности Flink, Spark и Kafka Streams по обработке потоков и событий.
Bytewax позволяет подключать источники данных, выполнять преобразования с учетом состояния и записывать данные в различные системы с помощью встроенных коннекторов или существующих библиотек Python.
🖥 GitHub https://github.com/bytewax/bytewax
🟡 Доки https://bytewax.io/
@python_be1
https://github.com/bytewax/bytewax
— pip install bytewax
Bytewax объединяет возможности Flink, Spark и Kafka Streams по обработке потоков и событий.
Bytewax позволяет подключать источники данных, выполнять преобразования с учетом состояния и записывать данные в различные системы с помощью встроенных коннекторов или существующих библиотек Python.
🖥 GitHub https://github.com/bytewax/bytewax
🟡 Доки https://bytewax.io/
@python_be1
https://github.com/bytewax/bytewax
👍1
изуализации данных на Python
— pip install lets-plot
Lets-Plot — библиотека от JetBrains, созданная на основе принципов Grammar of Graphics, как и знаменитая ggplot2 для R.
Особенности и преимущества:
- Мультиплатформенность: Lets-Plot работает как в блокнотах Python (Jupyter, Datalore, Kaggle и др.), так и в IDE PyCharm и IntelliJ IDEA.
- Интерактивные возможности: Поддержка интерактивных карт с возможностью увеличения и перемещения, а также кастомизация подсказок и аннотаций.
- Геопространственная визуализация: Простая интеграция с GeoDataFrame и мощный модуль геокодирования.
- Экспорт графиков: Сохранение графиков в формате SVG, HTML, PNG и PDF с помощью функций ggsave(), to_svg(), to_html(), to_png() и to_pdf().
- Поддержка режима без JavaScript и оффлайн-режима: Lets-Plot генерирует графики как простые SVG-изображения, что обеспечивает работу без Интернет-соединения.
🖥 GitHub https://github.com/JetBrains/lets-plot
🟡 Доки https://lets-plot.org/python/pages/api.html
@python_be1
— pip install lets-plot
Lets-Plot — библиотека от JetBrains, созданная на основе принципов Grammar of Graphics, как и знаменитая ggplot2 для R.
Особенности и преимущества:
- Мультиплатформенность: Lets-Plot работает как в блокнотах Python (Jupyter, Datalore, Kaggle и др.), так и в IDE PyCharm и IntelliJ IDEA.
- Интерактивные возможности: Поддержка интерактивных карт с возможностью увеличения и перемещения, а также кастомизация подсказок и аннотаций.
- Геопространственная визуализация: Простая интеграция с GeoDataFrame и мощный модуль геокодирования.
- Экспорт графиков: Сохранение графиков в формате SVG, HTML, PNG и PDF с помощью функций ggsave(), to_svg(), to_html(), to_png() и to_pdf().
- Поддержка режима без JavaScript и оффлайн-режима: Lets-Plot генерирует графики как простые SVG-изображения, что обеспечивает работу без Интернет-соединения.
🖥 GitHub https://github.com/JetBrains/lets-plot
🟡 Доки https://lets-plot.org/python/pages/api.html
@python_be1
👍1