TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса
Обратно към каналите

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #228 · 21.02

Прегледай публикациятаВиж оригинала

Попал в Программу Поощрения Авторов на Хабре. Если ваша карма 50 или более, то за статьи в профильных хабах (то есть, тематические узкоспециализированные) вы получаете деньги в зависимости от рейтинга статьи. Шкала ступенчатая. В целом, 5000 рублей за статью это почти максимум. Можно больше, но ненамного, вот как у меня. И ещё накинули 1000 за факт попадания в программу, впоследствии такой лафы не будет. Не стану скрывать — я специально метил в ППА после первой статьи полтора года назад. В итоге за три статьи попал. С одной стороны, писать по такой статье например раз в месяц — дело подъёмное. А 5000 рублей уже не совсем копейки, можно себе что-то приятное прикупить. С другой стороны — хорошая техническая статья это недели или даже месяцы предварительной работы, исследования материала. Я когда-то давно писал для научпоп-журнала, там давали 4000 рублей за статью, и подготовки требовалось значительно меньше, я мог за 2-3 вечера выдать подходящий текст. На Хабре соотношение денег к объёму работы меньше. Впрочем, тот журнал загнулся, видимо, слишком дорого обходились авторы, а Хабр живее всех живых :) Но я очень доволен. Есть мотивация писать чаще. Стоит ли говорить, что другим текстовым площадкам до такого уровня поддержки авторов, как до Луны? Думаю в течение недели-двух будет ещё статья. #dev#web

Hashtags

#dev#web
Резултати

Намерени 20 подобни публикации

Търсене: #train

当前筛选 #train清除筛选
Voir de ses propres yeux

@voir_yeux · Post #12448 · 07.04.2026 г., 14:03

Намери подобниПрегледай

🇫🇷 La situation sur les lieux de la collision entre un train à grande vitesse (TGV) et un poids lourd transportant du matériel militaire dans la commune de Nœux-les-Mines (Pas‑de‑Calais), dans le nord de la France. #france#train#collision

Hashtags

#france#train#collision
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9694 · 19.03.2026 г., 09:05

Намери подобниПрегледай

🌟Unsloth Studio: опенсорный no-code веб-интерфейс для LLM. Unsloth Studio - это локальный комбайн, который объединяет подготовку данных, обучение, инференс и экспорт модели в одном месте. Под капотом кастомные Triton-ядра с собственным backprop. По сравнению со стандартными CUDA-реализациями это дает 2х прирост скорости обучения и снижение потребления по VRAM на 70%. Поддерживаются полный файн-тюнинг, претрейн, LoRA, QLoRA, 4-bit, 16-bit и FP8. Всего совместимо более 500 моделей, включая Llama 4, Qwen 3.5 и Gemma 3. Для работы с данными есть визуальный нодовый редактор Data Recipes. Studio принимает PDF, DOCX, CSV и JSONL, генерирует синтетические датасеты и автоматически конвертирует данные в форматы ChatML или Alpaca. Помимо стандартного SFT, Studio умеет в GRPO, которая не требует отдельной critic-модели и потребляет на 80% меньше VRAM, что делает обучение ризонинг-моделей реалистичным на локальном железе. Модели на 8B и 70B параметров (например, Llama 3.1, Llama 3.3, DeepSeek-R1) можно файн-тюнить на одной RTX 4090 или 5090, а не на кластере, но есть и поддержка multi-GPU. В режиме инференса Studio умеет: tool calling, выполнение кода прямо в чате, работу с изображениями, аудио, PDF и DOCX. Из коробки - веб-поиск и автонастройка параметров инференса. Экспорт результатов - одной кнопкой в GGUF, vLLM или Ollama. Studio сама мерджит LoRA-адаптеры с базовой моделью. Работает на Windows, Linux и macOS (на Mac пока только инференс, поддержка MLX-обучения анонсирована), есть Docker. AMD-пользователи могут обучать через Unsloth Core, поддержка в Studio обещана позже. 📌Лицензирование: AGPL-3.0. 🟡Документация 🖥Github @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#LLM#Framework#Train#UnslothStudio

Hashtags

#ai#ml#llm#framework#train#unslothstudio
12
← ПредишнаСтр. 1 от 2Следваща →