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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #962 · 17.02

В этом году я читаю небольшой курс лекций студентам Высшей Инжиниринговой Школы НИЯУ МИФИ, вот на прошлой неделе начал. Тема: архитектура приложений. Сначала SOLID, простые паттерны, а потом сложные паттерны и DDD. Долго думал над тем, какие примеры приводить. Классические книжные не хотелось, типа вот у нас класс "Животное", у него наследник "Кошка". Это понятно для жизни, но далеко от реального программирования. И примеры со своей работы не хотелось, потому что без знания специфики не будет понятно, что такое "Цифровая ведомость объёмов работ", и почему в ней есть те или иные ограничения. Так что придумал вот такой сценарий для студентов: примеры из видеоигр. Любая видеоигра это программа, написанная разработчиками на языке программирования. Это реальные люди, которые сталкивались с реальной необходимостью применить какие-либо паттерны и архитектурные подходы. Я, конечно, не знаю, как та или иная функция была реализована в игре на самом деле — вполне возможно, что из-за спешки, производственного ада, использования устаревших технологий или проблем планирования что-то написано очень плохо, коряво, без архитектуры и с огромным техническим долгом. Но я просто показывал ситуации, в которых какой-то конкретный структурный подход кажется уместным, и рассказывал, как можно такую ситуацию реализовать на практике. Вроде получилось неплохо, студентам зашло. Обратная связь по лекции пришла положительная, так что будем продолжать :) #dev

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