#python#deep_learning#intel#machine_learning#neural_network#pytorch#quantization
Intel Extension for PyTorch boosts the speed of PyTorch on Intel hardware, including both CPUs and GPUs, by using special features like AVX-512, AMX, and XMX for faster calculations[5][2][4]. It supports many popular large language models (LLMs) such as Llama, Qwen, Phi, and DeepSeek, offering optimizations for different data types and easy GPU acceleration. This means you can run advanced AI models much faster and more efficiently on your Intel computer, with simple setup and support for both ready-made and custom models.
https://github.com/intel/intel-extension-for-pytorch
Евдокимов - Фотограф-велосипедист (1913).
Прогулки и путешествия на велосипеде с фотографическим аппаратом. Практические советы и указания для любителей-фотографов.
https://archive.org/details/evdokimov_photobike
https://book.museumart.ru/mok/1m/1m/photograf-velosipedist/html5forpc.html
https://disk.yandex.ru/d/-PU2F0nmuNKe3g
#lib
Обновление 22 августа - 28 августа
Коммерция
#коммерция#технология#армирование#моделирование_кр
Опубликована новая инструкция Моделирование выпусков автостоянки сквозным неразрезным армированием
Инструкция описывает технологию моделирования выпусков автостоянки из фундаментной плиты, которые продолжаются неразрезным армированием в вышестоящих вертикальных конструкциях (пилонах или колоннах).
#коммерция#технология#lib-файлы
Опубликована новая инструкция Подготовка lib-файла к работе
❗️Обязательна к ознакомлению!
Инструкция описывает шаги, которые должен выполнить проектировщик для подготовки lib-файла перед использованием его в проекте.
#коммерция#fm#семейства_кр
Разработаны семейства к альбому технических решений КЖ2.1
Со списком семейств можно ознакомиться по ссылке.