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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Trova contenuti simili

Canale sorgente @WritingWay · Post #1692 · 19 dic

Vedi postVedi originale

CONOSCI I SOTTOGENERI DEL GIALLO? ✍🏻😎 #scrittura#writingtips ⏩ Facile dire "ho scritto un giallo", già, ma che tipo di giallo hai scritto? Eh, bisognerebbe specificare, almeno riferendosi ai principali sottogeneri. Anche come lettori può essere utile conoscere i generi e le loro specifiche. ✅👮🏻‍♀️Giallo poliziesco: detto anche solo "poliziesco" si sviluppa attorno a crimini, indagini, investigatori. ✅🧑🏽‍🔬Giallo medico: viene data importanza agli aspetti biologici e scientifici dei crimini. l' ✅🥷🏻Noir: mette in risalto le atmosfere cupe e misteriose. ✅🚇Noir metropolitano: è ambientato nel degrado urbano, tra crimini e violenze. ✅🦹‍♂️Hard e soft boiled: si distingue per minore o maggiore crudezza con cui vengono descritti crimini, violenza e sesso. @writingway 🙌Se ti è piaciuto questo post e pensi possa interessare ad altri, inoltralo cliccando sulla freccia a destra.

Hashtags

#scrittura#writingtips
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 →