Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Twitter
Эффективное применение больших языковых моделей не обходится без тонкой настройки, потому что базовые модели, обученные на обобщенных данных, могут не учитывать уникальные особенности конкретных задач или доменов. Дальше я расскажу как настроить небольшую LLM (llama-3.2-3b-instruct) так, чтобы снизить требования к оборудованию и ускорить процесс интеграции модели в бизнес-процессы.
Разберем на примере данных одного из маркетплейсов логистики как можно предсказывать стоимость грузоперевозок на основе данных расчетов стоимости груза на одном из крупных маркетплейсов по логистике Казахстана
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Django's async capabilities have significantly improved, making it a viable option for production use, especially in AI applications where I/O-bound tasks are prevalent.
ORM, или объектно-реляционное отображение — это программная технология, которая позволяет взаимодействовать с базами данных с использованием объектно-ориентированной парадигмы.
Я решил разобраться и понять, как устроена Diffusion модель внутри, понять ее математику и постараться объяснить и разложить ее на пальцах. Ну и конечно пописать код, который (спойлер) заработал. На гифке изображены примеры итоговых картинок на моей финальной модели.
В прошлом я уже публиковал детальный разбор кода сборщика мусора CPython, однако стоит также дать более высокоуровневое объяснение механизмов управления памятью в CPython, не затрагивая сам код. Этому и будет посвящена данная статья. Статья в основном будет посвящена циклическому сборщику мусора (GC), как и когда он запускается и его влиянию на производительность приложений.
Как создать асинхронный API для мониторинга курсов валют на Python? В этом практическом руководстве мы разработаем сервис на FastAPI с интеграцией APScheduler, который будет отслеживать курсы USD и EUR в банках России. Вы узнаете, как реализовать асинхронный парсинг данных, настроить планировщик задач и развернуть приложение в облаке. Проект включает систему аутентификации, фильтрацию данных и REST API — идеальный пример для изучения современной веб-разработки на Python.
In this tutorial, you'll learn how to use NumPy by exploring several interesting examples. You'll read data from a file into an array and analyze structured arrays to perform a reconciliation. You'll also learn how to quickly chart an analysis and turn a custom function into a vectorized function.
Метод CUPED уже давно завоевал популярность в анализе A/B-тестов, предоставляя возможность выявлять эффекты меньших размеров. В этой статье мы подробно рассмотрим применение данного подхода на этапе дизайна эксперимента. Мы исследуем, как можно сократить размеры выборок, не теряя при этом в статистической мощности теста.
Из этого руководства вы узнаете, как cоздавать управляемые атрибуты или свойства в классах
Скатерть Улама - это очень красивое и наглядное представление структуры простых чисел. Красивая картинка говорит о том, что расположение простых чисел на оси натуральных чисел не случайно.
В данной статье я постараюсь описать долгий и усердный путь от разработки алгоритмов бота до создания моделей искусственного интеллекта для автоматизированной крипто-торговли на бирже. Статья будет разделена на несколько частей, так как мне удалось создать три успешные модели с различными тактиками, которые принесли больше прибыли, чем убытков.
В этой второй части серии вы узнаете, как:- Использовать SQL-инструкции в Python
В процессе анализа SOTA решений, наткнулся на очень интересный фреймворк для прогнозирования временных рядов Chronos, который компания Amazon выкатила в опенсорс в мае 2024 года.