#jupyter_notebook#chinese_llm#chinese_nlp#finetune#generative_ai#instruct_gpt#instruction_set#llama#llm#lora#open_models#open_source#open_source_models#qlora
AirLLM is a tool that lets you run very large AI models on computers with limited memory by using a smart layer-by-layer loading technique instead of traditional compression methods. You can run a 70-billion-parameter model on just 4GB of GPU memory, or even a 405-billion-parameter model on 8GB, without losing model quality. The benefit is that you can use powerful AI models on affordable hardware without expensive upgrades, and the tool also offers optional compression features that can speed up performance by up to 3 times while maintaining accuracy.
https://github.com/lyogavin/airllm
#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