TGTGInsightintelligence telegramLIVE / telegram public index
← Writing Way
Torna ai canali

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Trova contenuti simili

Canale sorgente @WritingWay · Post #1209 · 22 apr

Vedi postVedi originale

DOMANDE E RISPOSTE ❓❓❓🧐 #scrittura#comunicazione DOMANDA❓ Qual è il professionista che può valutare il mio contratto editoriale? RISPOSTA🤓 Il consulente editoriale perché ha una solida formazione nell'analisi della contrattualistica, in genere ha anche una laurea in giurisprudenza o si avvale di una consulenza legale. Può essere anche un editor con competenze in quest'ambito (l'analisi contrattuale, per esempio, rientra nelle mie competenze con il supporto di un team legale). La professione di consulente è regolata dalla legge? ✅ Sì, rientra nel Codice Civile, Libro V, titolo III del codice civile, art. 2222 e seguenti che disciplinano il lavoro autonomo. 🤓 Se vuoi saperne di più ti consiglio di leggere il mio articolo "Consulente editoriale: chi è e quando ne hai bisogno". ✍🏻Prima di firmare un contratto di consulenza verifica le competenze del professionista a cui ti affidi. ⏪⏪⏪ @writingway 🙌 Se pensi che questo post possa interessare ad altri, inoltralo cliccando sulla freccia a destra.

Hashtags

#scrittura#comunicazione
Risultati

20 post simili trovati

Cerca: #train

当前筛选 #train清除筛选
Nature Travel Vacation

@naturetravelvacationpictures · Post #364 · 02/04/2019, 16:45

Trova similiVedi

🌿🚂🚂🚂 The Reddish Shade... #Scenery#Nature#Train Join Us ✅🔜@Discover_Nature 🍃🍃🍃🍃🍃🍃🍃🍃🍃🍃🍃🍃🍃

Hashtags

#scenery#nature#train
Voir de ses propres yeux

@voir_yeux · Post #12448 · 07/04/2026, 14:03

Trova similiVedi

🇫🇷 La situation sur les lieux de la collision entre un train à grande vitesse (TGV) et un poids lourd transportant du matériel militaire dans la commune de Nœux-les-Mines (Pas‑de‑Calais), dans le nord de la France. #france#train#collision

Hashtags

#france#train#collision
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9694 · 19/03/2026, 09:05

Trova similiVedi

🌟Unsloth Studio: опенсорный no-code веб-интерфейс для LLM. Unsloth Studio - это локальный комбайн, который объединяет подготовку данных, обучение, инференс и экспорт модели в одном месте. Под капотом кастомные Triton-ядра с собственным backprop. По сравнению со стандартными CUDA-реализациями это дает 2х прирост скорости обучения и снижение потребления по VRAM на 70%. Поддерживаются полный файн-тюнинг, претрейн, LoRA, QLoRA, 4-bit, 16-bit и FP8. Всего совместимо более 500 моделей, включая Llama 4, Qwen 3.5 и Gemma 3. Для работы с данными есть визуальный нодовый редактор Data Recipes. Studio принимает PDF, DOCX, CSV и JSONL, генерирует синтетические датасеты и автоматически конвертирует данные в форматы ChatML или Alpaca. Помимо стандартного SFT, Studio умеет в GRPO, которая не требует отдельной critic-модели и потребляет на 80% меньше VRAM, что делает обучение ризонинг-моделей реалистичным на локальном железе. Модели на 8B и 70B параметров (например, Llama 3.1, Llama 3.3, DeepSeek-R1) можно файн-тюнить на одной RTX 4090 или 5090, а не на кластере, но есть и поддержка multi-GPU. В режиме инференса Studio умеет: tool calling, выполнение кода прямо в чате, работу с изображениями, аудио, PDF и DOCX. Из коробки - веб-поиск и автонастройка параметров инференса. Экспорт результатов - одной кнопкой в GGUF, vLLM или Ollama. Studio сама мерджит LoRA-адаптеры с базовой моделью. Работает на Windows, Linux и macOS (на Mac пока только инференс, поддержка MLX-обучения анонсирована), есть Docker. AMD-пользователи могут обучать через Unsloth Core, поддержка в Studio обещана позже. 📌Лицензирование: AGPL-3.0. 🟡Документация 🖥Github @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#LLM#Framework#Train#UnslothStudio

Hashtags

#ai#ml#llm#framework#train#unslothstudio
12
← PrecedentePag. 1 di 2Successiva →