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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #430 · 8.07

Воттоваара — хорошее место для первой в вашей жизни горной экскурсии. Там всего по чуть-чуть: чуть-чуть подъёма (максимальный уклон градусов 60 от горизонта), чуть-чуть горной тропы (длина пути до верха около 2км), чуть-чуть высоты (417 метров). Хардкорные трекеры и хайкеры преодолевают такие участки одной ногой, не прекращая завтрак. Но неподготовленный человек сможет понять, есть ли для него смысл пытаться идти в какие-то более сложные горы. Даже "заброс" на гору есть. Но если в больших горах это вертолёт или вездеход по болоту, то здесь вас около часа везут на внедорожнике через камни и лужи метровой глубины. Да, обычный автомобиль (даже кроссовер) там не пройдёт совершенно никак, нужен высокий, полноприводный и обязательно со шнорхелем. Но это всё равно более доступная территория, чем какое-нибудь Плато Путорана, куда вообще не рекомендуют соваться туристам без хорошего опыта пеших походов. Впрочем, тут ироничный момент. База отдыха на подъезде живёт исключительно на туристах, которые хотят посетить Воттоваару. Теоретически она могла бы проспонсировать если не асфальтирование, то хотя бы проход грейдера по "дороге" и присыпку грунтом: это существенно уменьшило бы степень опасности для людей и степень износа техники, а также значительно подняло бы удобство и скорость доставки. Но тогда люди могли бы добраться на своих машинах и не брать на базе дорогой трансфер. Думаю, в какой-то момент и внедорожники потеряют способность проезжать там, нужен будет гусеничный вездеход. Прикольно, что, чем выше идёшь, тем ниже деревья. Гора как бы награждает тебя за усилия всё более красивыми и просторными видами. В целом территория будто бы инопланетная. Очень странно себя там чувствуешь — ты словно и не на Земле уже, и вообще не в реальности, а внутри какого-то странного рисунка. #travel

Hashtags

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #unsloth

当前筛选 #unsloth清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8413 · 29.08.2025 г., 18:01

🚀 OpenAI **gpt-oss** с ультрадлинным контекстом! Unsloth выпустили Flex Attention, который даёт до 61K контекста для gpt-oss bf16 при обучении на GPU с 80GB. 📊 Что это значит: - 8× больше контекста - потребляет на 50% меньше VRAM - 1.5× быстрее по сравнению с альтернативами (включая FA3) Для BF16 LoRA теперь можно тренировать с ~60K контекстом на одной H100 80GB. 🔗 Подробнее: https://docs.unsloth.ai/basics/long-context-gpt-oss-training @ai_machinelearning_big_data #Unsloth#OpenAI#gptoss#chatgpt

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8238 · 08.08.2025 г., 11:34

⚡️GGUF-версии GPT-OSS от Unsloth. Unsloth конвертировали обе GPT-OSS (20B и 120B) и исправили ошибки, чтобы повысить качество инференса. 🟡Оптимальный сетап: 🟢20B работает со скоростью более 10 токенов/с при полной точности на 14 ГБ оперативной памяти. 🟢120B с полной точностью будет давать >40 токенов/с на примерно 64 ГБ ОЗУ. Минимальных требований для запуска моделей нет, запуститься можно даже если у вас всего 6 ГБ и только CPU, но инференс будет медленнее. GPU не требуется , особенно для модели 20B, но его наличие значительно увеличивает скорость вывода (~80 токенов/с). С чем-то вроде H100 можно получить пропускную способность 140 токенов/с, и это значительно быстрее, чем у OpenAI в ChatGPT. Модели можно запустить через llama.cpp, LM Studio или Open WebUI. Если модель 120B слишком медленная, попробуйте версию 20B - она очень быстрая и работает не хуже o3-mini. Помимо моделей формата GGUF c полной точностью, Unsloth сделали версии с 4-bit и 16-bit точностью. 4-бинтый квант, кстати, можно файнтюнить на 24 ГБ VRAM. 📌 Подробная пошаговая инструкция по локальному запуску и файнтюну - в документации Unsloth. 🟡Набор моделей 🟡Документация @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#GPTOSS#GGUF#Unsloth

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9311 · 24.12.2025 г., 10:45

📌Тренируем FunctionGemma самостоятельно. LM Studio в коллаборации с Unsloth опубликовали подробный туториал по файнтюнингу недавно выпущенной Google модели FunctionGemma. FunctionGemma - уменьшенная версия Gemma (всего 270Ь параметров) для агентских сценариев и работы в качестве бэкенда приложений, которую можно запускать практически на любом устройстве. Гайд состоит из подробного описания всего процесса от обучения модели вызову инструментов до преобразования в GGUF-формат и последующего запуска его в LM Studio Туториал подойдет для локального трейна (Unsloth работает на NVIDIA, AMD и Intel), но есть и готовый Collab Notebook для тренировки в облаке. ⚠️ FunctionGemma не предназначена для использования в качестве прямой диалоговой модели. @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#LLM#Tutorial#Unsloth#LMStudio