#python#allowlist#blocklist#disposable#domain#email#filter#hacktoberfest#pypi
This resource provides a comprehensive, regularly updated list of disposable email domains used to block fake or temporary email addresses that people often use to spam or abuse online services. By using this list, you can prevent users from registering with throwaway emails, improving the quality and security of your user base. It offers easy integration examples in many programming languages, helping you quickly check if an email is disposable and reject it if needed. This keeps your system cleaner, reduces spam, and ensures users provide real, permanent emails for better communication and trust. The list is free to use and open for contributions, making it reliable and community-supported.
https://github.com/disposable-email-domains/disposable-email-domains
Обновление моделей LlaMa в GPTunneL🦙
⚡️ Мы добавили новую LlaMa 3.1 405b с 405 миллиардами параметров — на сегодняшний день это самая мощная модель ИИ с открытым исходным кодом.
По утверждениям разработчиков, LlaMa 3.1 превосходит такие модели, как GPT-4o и Claude 3.5 Sonnet от Anthropic в различных областях, включая общие знания, кодирование и математику.
〰️ Кроме того, вывели из альфа-версии LlaMa 3.1 70b и LlaMa 3.13.8b, содержащие 70 и 8 миллиардов параметров соответственно. Эти модели стали еще стабильнее, что позволяет вам получать более качественные результаты.
➡️ Переходи в GPTunneL и тестируй модели LlaMa 3.1
🪅 Если захочешь сравнить новинку с другими моделями, загляни в нашу Арену.
#update#llama3
LlaMa 3 — первая open-source LLM-модель в GPTunneL🪅
Мы запустили новейшую модель в альфа-режиме — LlaMa 3 70b и LlaMa 3 8b (70 и 8 млрд параметров соответственно)!
В Meta утверждают, что Llama 3:
➡️ обладает высокой скоростью обучения и эффективно работает с большими объемами данных;
➡️ превосходит конкурентов в точности генерации текста и производительности;
➡️ отлично справляется с программированием.
👍 Протестируй LlaMa 3 в GPTunneL
☝️ LlaMa 3 рекомендована к использованию на английском языке. При работе на русском возможны небольшие галлюцинации.
#update#llama3
#go#gemma3#go#gpt_oss#granite4#llama#llama3#llm#on_device_ai#phi3#qwen3#qwen3vl#sdk#stable_diffusion#vlm
NexaSDK runs AI models locally on CPUs, GPUs, and NPUs with a single command, supports GGUF/MLX/.nexa formats, and offers NPU-first Android and macOS support for fast, multimodal (text, image, audio) inference, plus an OpenAI‑compatible API for easy integration. This gives you low-latency, private on-device AI across laptops, phones, and embedded systems, reduces cloud costs and data exposure, and lets you deploy and test new models immediately on target hardware for faster development and better user experience.
https://github.com/NexaAI/nexa-sdk
#jupyter_notebook#chatglm#chatglm3#gemma_2b_it#glm_4#internlm2#llama3#llm#lora#minicpm#q_wen#qwen#qwen1_5#qwen2
This guide helps beginners set up and use open-source large language models (LLMs) on Linux or cloud platforms like AutoDL, with step-by-step instructions for environment setup, model deployment, and fine-tuning for models such as LLaMA, ChatGLM, and InternLM[2][4][5]. It covers everything from basic installation to advanced techniques like LoRA and distributed fine-tuning, and supports integration with tools like LangChain and online demo deployment. The main benefit is making powerful AI models accessible and easy to use for students, researchers, and anyone interested in experimenting with or customizing LLMs for their own projects[2][4][5].
https://github.com/datawhalechina/self-llm