#python#large_language_models#machine_learning_systems#natural_language_processing
Flash Linear Attention (FLA) is a fast, memory-efficient library for advanced linear attention models used in transformers, written in PyTorch and Triton, and compatible with NVIDIA, AMD, and Intel GPUs. It offers many state-of-the-art linear attention models and fused modules that speed up training and reduce memory use. You can easily replace standard attention layers in your models with FLA’s efficient versions, improving training and inference speed, especially for long sequences. FLA supports hybrid models mixing linear and standard attention, and integrates with Hugging Face Transformers for easy use and evaluation. This helps you train and run large language models faster and with less memory, making your AI projects more efficient and scalable.
https://github.com/fla-org/flash-linear-attention
#flutter
📱
Dart and Flutter: The Complete Developer's Guide
Everything you need to know for building mobile apps with Flutter and Dart, including RxDart and Animations!
⏱ 35 Hours
📦 334 Lessons
🗣️: Stephen Grider
🔗Link
-----
Canal principal: @repo_science
Cupones: @freecoupons_reposcience
-----
Разработчик и фаундер с опытом запуска стартапов в сферах туризма, HR tech, а сейчас — в музыкальной индустрии, делится опытом выбора технологии для запуска MVP (5м) приложения под Android и iOS для стартапа с ограниченным бюджетом. Выбор между KMP, Flutter и ReactNative
Выводы
👉 KMP — не про супербыстрый MVP, но отличный выбор, если у тебя Android-бэкграунд и ты хочешь масштабировать продукт, не дублируя бизнес-логику.
👉 Flutter - идеален для MVP, особенно если ты хочешь за месяц выйти с приложением в Store и посмотреть на метрики (поддержу автора на момент выхода этого поста)
👉 ReactNative - подходит, если у вас уже есть веб-команда, и вы хотите быстро запустить мобильную версию.
#kmp#flutter