TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #329 · 12 јан.

Сделал простой скрипт для управления температурой кулера Raspberry Pi. - Зачем? Их же полно готовых! Даже дефолтные инструменты есть. Хотелось сделать этот велосипед по-своему 😁 ▫️Пороговых температур две: Одна контролирует момент включения, другая выключения. Например, выше 80 - включаем. Остыл до 50 - выключаем. ▫️ Значения пороговых температур заипсывается в специальном файле и считывается каждый раз при проверке темературы без рестарта сервиса. Исходники и схема. https://github.com/paulwinex/rpi_fan_control ЗЫ. В схеме присуствует сопротивление. Это требуется только если нужно уменьшить скорость вращения кулера. Мой на полных оборотах сильно гудит, пришлось поставить. #sources#rpi

Hashtags

Резултати

Пронајдени 2 слични објави

Пребарај: #granite4

当前筛选 #granite4清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8680 · 02.10.2025 г., 17:01

✔️IBM представила Granite 4.0 — новое семейство open-weights языковых моделей от 3B до 32B параметров. Четыре новые модели: - Granite 4.0 H Small - 32B/9B активных параметров - Granite 4.0 H Tiny - 7B/1B - Granite 4.0 H Micro - 3B/3B - Granite 4.0 Micro - 3B/3B Benchmarking (Artificial Analysis Index): - Granite 4.0 H Small: 23 балла (на 8 выше Granite 3.3 8B), обходит Gemma 3 27B (22), но уступает Mistral Small 3.2 (29) и Qwen3 30B A3B (37). - Granite 4.0 Micro: 16 баллов, выше Gemma 3 4B (15) и LFM 2 2.6B (12). ⚡ Token efficiency: - Granite 4.0 Small — 5.2M токенов - Granite 4.0 Micro — 6.7M токенов Обе модели заметно эффективнее Granite 3.3 8B и большинства non-reasoning моделей <40B. Детали: - Контекст: до 128K токенов - Лицензия: Apache 2.0 - Granite 4.0 H Small доступна на Replicate по $0.06 / $0.25 за 1M input/output токенов - Все модели доступны на Hugging Face - Модель Micro (3.4B) можно запускать полностью локально. 🔗 Hugging Face: https://huggingface.co/collections/unsloth/granite-40-68ddf64b4a8717dc22a9322d 🔗Unsloth: https://docs.unsloth.ai/new/ibm-granite-4.0 @ai_machinelearning_big_data #AI#IBM#Granite4#LLM#OpenWeights

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15348 · 20.12.2025 г., 12:00

#go#gemma3#go#gpt_oss#granite4#llama#llama3#llm#on_device_ai#phi3#qwen3#qwen3vl#sdk#stable_diffusion#vlm NexaSDK runs AI models locally on CPUs, GPUs, and NPUs with a single command, supports GGUF/MLX/.nexa formats, and offers NPU-first Android and macOS support for fast, multimodal (text, image, audio) inference, plus an OpenAI‑compatible API for easy integration. This gives you low-latency, private on-device AI across laptops, phones, and embedded systems, reduces cloud costs and data exposure, and lets you deploy and test new models immediately on target hardware for faster development and better user experience. https://github.com/NexaAI/nexa-sdk