Впервые сделал крупный проект (под NDA, так что не расскажу, какой) на облачных функциях. Впечатления противоречивые.
Изначально программисты арендовали компьютер в датацентре: или целиком или кусочек. На нём теоретически можно делать что угодно, но для запуска своих программ нужно было настроить операционную систему, безопасность и авторизацию, установить нужные исполнительные модули, программы для удобства деплоя, мониторинг нагрузки итд. Поэтому появились сервисы, которые это всё делают за тебя, а тебе дают буквально окно, куда можно написать свой код и запускать его удалённо на чужой машине.
Конкретно я пользовался решением от Яндекса, чей протокол скопирован напрямую с Amazon Web Services. Причём, в документации не только открыто об этом говорится, но ещё и в некоторых местах перенаправляют на доки от Amazon. И SDK предлагают тоже использовать амазоновский. До санкций я бы сказал, что это не так плохо — можно использовать что-то привычное тем, кто уже работал с Amazon. Но сейчас привязка к американскому сервису выглядит скорее жирным минусом. Не знаю, есть ли у Яндекса ресурсы на какое-то серьёзное разделение. Судя по состоянию документации и платформы в целом — нет.
Yandex Cloud кажется системой, которая активно развивалась несколько лет назад, а сейчас подзаброшена. Среда выполнения .NET отстаёт от актуальной на две версии (3.1 вместо 6, четвёртой версии не существует). Изначально мой проект был написан как обычное контейнеризированное приложение на .NET 6, а потом я переводил его на функции. Пришлось пройтись по всему коду и переписать несовместимые куски с C#10 на C#8, это было не слишком приятно.
Документации фактически нет, а там, где есть, много путаницы. В примерах написано одно, по факту другое: например в функцию вместо объекта Request приходит просто строка, а разбирать её надо самому. Авторизацию я нашёл только на Stackoverflow. Интересно, что адекватных доков про неё не было ни у Яндекса, ни у Amazon.
Функция выполняется и выгружается, поэтому ваша программа не должна рассчитывать на наличие постоянно живущего процесса. Мне пришлось вытащить из неё большой словарь, который грузится при старте, и положить уже подготовленные данные из него в Object Storage — это такое горячее файловое хранилище, там же рядом с функциями. Справедливости ради, работает это всё быстрее, чем я думал. Удалось запихнуть в функции даже сравнительно большой проект с кучей классов, создающий при запуске несколько десятков объектов и производящий загрузку из сети с декомпрессией.
Другой важный плюс — бесплатная квота довольно внушительная: миллион вызовов и 10Гб*часов оперативной памяти в месяц. Для пет проекта вы сможете вообще не покупать сервер. Но если сервер у вас всё-таки есть, деплой вы уже настроили, то удобнее будет, конечно, делать как привычно. И гибкости больше.
#dev
Multiverse: The First AI Multiplayer World Model
Первая игровая модель с мультиплеером. Модель реагирует на действия двух игроков, управляющих гоночными автомобилями
Мы уже видели много версий генеративных игровых моделей для одного игрока. Тут же авторам пришлось решить задачу взаимодействия агентов в генеративном мире, это следующий уровень
Гитхаб
Веса
#gaming#multiplayer#realtime
📹Deep-Live-Cam ●ДипФейк для Веб Камеры ●Portable от NeuroDonu
Ссылка на оригинальный GitHub:https://github.com/hacksider/Deep-Live-Cam
Репакер:#NeuroDonu
Дата обновления: 1 мая 2025
Версия: 2.5
Категории:#deepfake, #img2video, #realtime
Платформа:#Windows
Совместимость:#Nvidia
Минимальные требования: > 6gb vram
Вес: 7.3 Гб
🖥Описание софта:
Deep-Live-Cam - это инструмент для замены лиц в реальном времени и создания видеодипфейков с использованием всего одного изображения. Программа позволяет анимировать кастомного персонажа, использовать его в качестве модели для одежды и многое другое. Софт включает встроенную проверку на недопустимые материалы и поддерживает GPU ускорение для улучшенной производительности.
💿 Установка и запуск:
Скачайте файл Deep Live Cam с расширением .exe
Это самораспаковывающийся архив 7z, укажите папку, куда распаковать архив, затем дождитесь окончания распаковки. Запустите файл start_portable_cuda.bat если у вас видеокарта не топовая (3090, 4090, 5090) и start_protable_cuda.bat если видеокарта как раз таки топовая (3090, 4090, 5090)
➡️Скачать Deep-Live-Cam Portable - самораспаковывающийся архив, может ругаться антивирус.
➡️Обычный Архив 7z - может потребоваться архиватор 7z.
💬Обсудить в чате | ⭐️Поддержать канал
👾НЕЙРО-СОФТ - Делаем нейросети доступнее.
#go#authentication#backend#golang#realtime
PocketBase is a simple and powerful open-source backend tool. It includes an embedded database, real-time updates, user and file management, and a user-friendly admin dashboard. You can use it as a standalone app or extend it with custom code in Go or JavaScript. This makes it easy to build and manage backend services without needing a lot of extra setup. It's great for small to medium-sized projects because it's easy to use and doesn't cost much. Plus, it supports real-time data sync and customizable APIs, making it a good choice for developers who want flexibility and control.
https://github.com/pocketbase/pocketbase
📹Deep-Live-Cam ●ДипФейк для Веб Камеры ●Portable от NeuroDonu
Ссылка на оригинальный GitHub:https://github.com/hacksider/Deep-Live-Cam
Репакер:#NeuroDonu
Дата обновления: 8 июня 2024
Версия: 2.3
Категории:#deepfake, #img2video, #realtime
Платформа:#Windows
Совместимость:#AMD, #Nvidia
Минимальные требования: > 6gb vram
Вес: 9 Гб
🖥Описание софта:
Deep-Live-Cam - это инструмент для замены лиц в реальном времени и создания видеодипфейков с использованием всего одного изображения. Программа позволяет анимировать кастомного персонажа, использовать его в качестве модели для одежды и многое другое. Софт включает встроенную проверку на недопустимые материалы и поддерживает GPU ускорение для улучшенной производительности.
💿 Установка и запуск:
Скачайте файлы Deep Live Cam с расширением .exe, в зависимости от вашей видеокарты: для AMD это файл с припиской DML, для NVIDIA - CUDA.
Это самораспаковывающийся архив 7z, укажите папку, куда распаковать архив, затем дождитесь окончания распаковки. Запустите файл start_portable_dml.bat или start_portable_cuda.bat, после загрузки всех необходимых компонентов Deep-Live-Cam откроется автоматически
➡️Скачать Deep-Live-Cam Portable - самораспаковывающийся архив, может ругаться антивирус.
➡️Обычный Архив 7z - может потребоваться архиватор 7z.
💬Обсудить в чате | ⭐️Поддержать канал
👾НЕЙРО-СОФТ - Делаем нейросети доступнее.
#typescript#dashboard#f1#formula1#nextjs#realtime#rust#typescript
f1-dash is a free, real-time Formula 1 dashboard that shows live race data like leaderboards, tire choices, lap times, gaps between drivers, and sector times. It helps you follow the race closely with detailed telemetry and timing information, making it easier to understand what's happening on track as it happens. You can also contribute to its development or support the creator. This tool benefits you by providing an interactive, up-to-date way to enjoy and analyze F1 races beyond just watching, enhancing your race experience with rich data insights[1][2][3].
https://github.com/slowlydev/f1-dash
#python#agentic_ai#agents#ai#ai_agents#realtime#stt#tts#video_agents#video_ai#vision_ai#voice_ai
Vision Agents is an open-source Python framework by Stream to build real-time AI agents that watch video, listen to audio, and respond instantly with low latency under 30ms. It integrates YOLO, Roboflow, OpenAI, Gemini, and 25+ tools for apps like golf coaching, security cameras detecting theft, or phone assistants. Install easily with `uv add vision-agents`, use free Stream credits, and deploy on any video network. You benefit by quickly creating smart video AI for gaming, safety, or coaching without vendor lock-in, saving time and costs on custom builds.
https://github.com/GetStream/Vision-Agents
#typescript#ai#ai_agents#coding#deno#embeddings#insforge#nextjs#oauth2#pgvector#postgresql#realtime#vectors#websockets
InsForge is an open-source backend platform for AI coding agents, offering easy auth, Postgres database, S3 storage, edge functions, and model gateway via a simple semantic layer. Agents fetch context, configure services, and inspect state to build full-stack apps quickly. Set up locally with Docker or use cloud deploys. It boosts agent accuracy 1.7x, speed 1.6x, and cuts tokens 30% vs. rivals, letting you prototype and ship AI-driven apps faster with less hassle and cost.
https://github.com/InsForge/InsForge
Funding Updates: Innovative Health Tech and AI
Recent funding announcements reveal a surge in innovative startups:
- Berlin Heals raises $7.77M for a life-saving heart failure treatment device. Learn more
- Level Zero Health secures $6.94M for DNA-based sensors monitoring hormones in real-time. Learn more
- UpWell Health generates $6.50M for AI-driven invoice automation in trucking. Learn more
- FrodoBots Lab collects $6M leveraging crowdsourced data through robotic gaming. Learn more
- Cycloid raises $5.23M to enhance software delivery and hybrid cloud solutions. Learn more
- DeFi.app introduces a modular DeFi platform with $4M funding. Learn more
- Everstar acquires $4M for AI development in nuclear technologies. Learn more
- Other notable rounds: THE HOUSE OF RARE - $5.76M, Floy - $3.78M, Xinjie Energy - $3.70M.
#HealthTech#AI#Funding#Startups#DeFi#Blockchain#Tech#Innovation#Nuclear#RobotGaming#Trucking#Finance#Sensors#RealTime#Device#Automation#Cloud#Engineering#Hormones#LuxuryFashion
#go#backend#backend_as_a_service#chat_server#game_backend#game_framework#game_server#multiplayer#nakama#realtime#realtime_games#social#unity_engine#unreal_engine
Nakama is an open-source, scalable server for building social and real-time multiplayer games and apps. It offers features like user accounts, social connections, chat, multiplayer matchmaking, leaderboards, tournaments, and in-app purchase validation. You can extend it with custom code in Lua, JavaScript, or Go. Nakama supports multiple platforms and protocols, making it easy to integrate with popular game engines. It includes a web console for managing player data and game metrics. You can run Nakama locally with Docker or deploy it on any cloud provider. This helps you quickly build and scale games with ready-made backend services, saving time and effort.
https://github.com/heroiclabs/nakama