TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← IT news | Tg Bots
채널로 돌아가기

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

유사한 콘텐츠 찾기

소스 채널 @phpdevelopersuz · Post #3316 · 8월 21일

게시물 보기원본 보기

🚀 API Shop - API Xizmatlaringiz Uchun Eng Yaxshi Tanlov! 🌟 📲 Bizda Mavjud Xizmatlar: 1️⃣ Ijtimoiy Tarmoqlardan Media Yuklab Olish: Instagram, TikTok, Facebook, Twitter va boshqa ijtimoiy tarmoqlardan media va rasm yuklab oling. 📸🎥 2️⃣🎙 TTS (Text-to-Speech) API: Matnni ovozga aylantiring, har qanday til va ovoz variantlari bilan. Oson va tez! 🗣💬 3️⃣🎵 Shazam API: Musiqa tanish, qo'shiqlarni aniqlash va har qanday audio faylni tanib olish imkoniyati. 🎶🔍 4️⃣📁 Photolab API: Tasvirlaringizni ajoyib effektlar bilan bezang! Eng yaxshi tasvir tahrirlash API xizmati sizni kutmoqda. 🌟📸 🤖 Barcha xizmatlarimizni Telegram botimiz orqali ham ko'rishingiz mumkin:@Apishopbot 🔗 Bizning xizmatlarimizdan foydalaning va imkoniyatlardan maksimal darajada foydalaning! 🚀 🌐 Bot:@Apishopbot 📩 Bog'lanish:@bizbotsupport #API#Xizmatlar#TTS#Shazam#Fotomuhandislik#Innovatsiya

Hashtags

#api#xizmatlar#tts#shazam#fotomuhandislik#innovatsiya
결과

20개의 유사한 게시물이 발견되었습니다

검색: #train

当前筛选 #train清除筛选
Nature Travel Vacation

@naturetravelvacationpictures · Post #364 · 2019. 04. 02. PM 04:45

유사 찾기보기

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

Hashtags

#scenery#nature#train
Voir de ses propres yeux

@voir_yeux · Post #12448 · 2026. 04. 07. PM 02:03

유사 찾기보기

🇫🇷 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 · 2026. 03. 19. AM 09:05

유사 찾기보기

🌟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
← 이전1페이지 / 2페이지다음 →