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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #452 · 19.07

Наконец выдалось время, и реализовал несколько сценариев умного дома в квартире. Один из них банальный — управление светом в прихожей. Прихожая далеко от окон — если не считать санузлы, то только она нуждается в искусственном освещении в любое время года и суток. Оказалось прямо очень удобно, и входя домой (свет по открытию двери) не искать выключатель, и подходя к двери, чтобы открыть курьеру или ответить на домофон (свет по движению). Обратный сценарий тоже важен: при отсутствии движения в течение пары минут свет в прихожей гаснет. Реализуется очень частый в моей жизни кейс, когда ты заходишь домой с какими-нибудь сумками, которые несёшь сразу на кухню, и приходится возвращаться обратно, чтобы нажать на выключатель. Все сделано на базе Aqara. Кажется, только у них есть и многообразие устройств, и отсутствие необходимости делать в квартире ремонт. Отдельно хороши Zigbee-выключатели без нейтрали, питающиеся от тока утечки. Взять нейтраль в уже установленных коробках было бы просто неоткуда. Естественно, поддерживается голосовое управление в том числе. И ещё добавил уюта: при низком освещении (вечером и ночью) в момент входа на кухню включается мягкая лампа на подоконнике. Тоже постоянный в нашей практике случай: пошел ночью воды попить, верхний свет включать слишком жёстко, а вручную пока до этой лампы дойдёшь через всю кухню, пока выключатель нащупаешь... Очень приятное чувство — дом будто бы живой и реагирует на присутствие человека. #gadgets

Hashtags

Резултати

Намерени 5 подобни публикации

Търсене: #mlx

当前筛选 #mlx清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15143 · 14.09.2025 г., 12:00

#python#llms#mlx MLX LM is a Python tool that helps you run and fine-tune large language models (LLMs) efficiently on Apple Silicon Macs. It connects easily to thousands of models on Hugging Face, supports model quantization to save memory, and allows distributed training. You can generate text or chat with models via simple commands or Python code. It also offers features like prompt caching and memory optimization for handling long texts, making it faster and less resource-heavy. This means you can run powerful AI models locally on your Mac without needing expensive cloud services, saving cost and improving speed. https://github.com/ml-explore/mlx-lm

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14655 · 01.05.2025 г., 13:30

#typescript#electron#llama#llms#lora#mlx#rlhf#transformers Transformer Lab is a free, open-source tool that lets you easily work with large language models on your own computer, offering one-click downloads for popular models like Llama3 and Mistral, fine-tuning across different hardware (including Apple Silicon and GPUs), and features like chatting, training, and evaluating models through a simple interface—saving you from complex setups like CUDA or Python version issues[1][2][5]. https://github.com/transformerlab/transformerlab-app

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15614 · 13.04.2026 г., 11:30

#typescript#ai#cuda#mlx#qwen3_tts#qwen3_tts_ui#voice_ai#voice_clone#whisper Voicebox is a free, open-source voice synthesis studio that lets you clone voices, generate speech in 23 languages, and apply audio effects—all running privately on your computer. You can create realistic voice clones from just seconds of audio, use five different text-to-speech engines for different needs, add effects like reverb and pitch shift, and build multi-voice projects with a timeline editor. The key benefit is complete privacy: your voice data and AI models never leave your machine, unlike cloud-based alternatives. It also includes an API for building voice-powered applications and works across Mac, Windows, and Linux with GPU acceleration support. https://github.com/jamiepine/voicebox

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14684 · 08.05.2025 г., 12:00

#python#apple_silicon#audio_processing#mlx#multimodal#speech_recognition#speech_synthesis#speech_to_text#text_to_speech#transformers MLX-Audio is a powerful tool for converting text into speech and speech into new audio. It works well on Apple Silicon devices, like M-series chips, making it fast and efficient. You can choose from different languages and voices, and even adjust how fast the speech is. It also includes a web interface where you can see audio in 3D and play your own files. This tool is helpful for making audiobooks, interactive media, and personal projects because it's easy to use and provides high-quality audio quickly. https://github.com/Blaizzy/mlx-audio

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15600 · 04.04.2026 г., 11:30

#python#apple_silicon#florence2#idefics#llava#llm#local_ai#mlx#molmo#paligemma#pixtral#vision_framework#vision_language_model#vision_transformer MLX-VLM lets you run, chat with, and fine-tune Vision Language Models (VLMs) plus audio/video models on your Mac using MLX—install easily with `pip install -U mlx-vlm`. Use CLI for quick text/image/audio generation (e.g., `mlx_vlm.generate --model ... --image photo.jpg`), Gradio UI for chats, Python scripts, or a FastAPI server with OpenAI-compatible endpoints supporting multi-images/videos. Features like TurboQuant cut KV cache memory by 76%, and LoRA/QLoRA fine-tuning works on consumer hardware. You benefit by experimenting with powerful multimodal AI locally—fast, memory-efficient, no cloud costs, perfect for Mac users tweaking models affordably. https://github.com/Blaizzy/mlx-vlm