С Новым Годом!🎄☃️❄️
Снова этот рубеж подведения итогов и определения планов на следующее 365 дней.
Что же мы успели застать в 2к25?
🔸 AI снова делает скачёк в развитии, как по качеству, так и по затратам на ресурсы
Продолжая расшатывать все рынки
🔸 Эпичный прорыв цен на железо (из-за первого факта). Сначала оперативка, потом и остальные подтянулись.
Успели закупиться вовремя?
🔸 Новый виток "борьбы с интернетом" в РФ
Работать всё сложней
🔸 Опенсорсный проект MinIO закрылся
Теперь только в облаке и только за денежку
Но не всё так плохо!
🔸 Всё больше уверенных мнений, что AI нас не заменит
Но всем нужно адаптироваться к новым реалиям и инструментам
🔸 uv ворвался в прод
Так и стандартом станет скоро
🔸 Вышел Django 6
Достаточно ли изменений для мажорной версии?
🔸 Вышел PIthon 3.14 с NO-GIL режимом
Раньше это считалось невозможным!
🔸 В том же 3.14 мы получили полноценные Субинтерпретаторы и JIT
И другие оптимизации
🔸 Язык Rust теперь официально второй язык ядра Linux
Хоть и не без проблем
🔸 Проекту pythonotes 6 лет 🎂
Скоро в школу)
Мир вокруг меняется постоянно и всё с большей скоростью. Не ищите виновных, просто адаптируйтесь и постоянно учитесь. И всё будет пучком! 😎
Оглядываясь назад в прошлое, задумайтесь, можете ли вы сказать тому себе из прошлого СПАСИБО за то, что вы имеете в настоящем?
И хорошенько подумайте в этом настоящем, что нужно делать уже сейчас, чтобы вы из будущего стали лучшей версией себя настоящего и гордились своей версией из прошлого за заботу о будущем.
Sir Christopher Edward Nolan :)
#offtop
🐋 DeepSeek-V3.1 теперь можно запускать локально
Оригинальная модель весила 715GB, но её удалось уменьшить до 170GBRAM (−80%) с помощью новой техники квантовки Dynamic 1-bit GGUF.
⚡ Огромная экономия памяти
👉 Подробный гайд: https://docs.unsloth.ai/basics/deepseek-v3.1
👉 GGUF-модель: https://huggingface.co/unsloth/DeepSeek-V3.1-GGUF
Теперь топовую DeepSeek реально запустить даже на локальной машине, а не только в дата-центре 🚀
@ai_machinelearning_big_data
#DeepSeek#GGUF
⚡️GGUF-версии GPT-OSS от Unsloth.
Unsloth конвертировали обе GPT-OSS (20B и 120B) и исправили ошибки, чтобы повысить качество инференса.
🟡Оптимальный сетап:
🟢20B работает со скоростью более 10 токенов/с при полной точности на 14 ГБ оперативной памяти.
🟢120B с полной точностью будет давать >40 токенов/с на примерно 64 ГБ ОЗУ.
Минимальных требований для запуска моделей нет, запуститься можно даже если у вас всего 6 ГБ и только CPU, но инференс будет медленнее.
GPU не требуется , особенно для модели 20B, но его наличие значительно увеличивает скорость вывода (~80 токенов/с). С чем-то вроде H100 можно получить пропускную способность 140 токенов/с, и это значительно быстрее, чем у OpenAI в ChatGPT.
Модели можно запустить через llama.cpp, LM Studio или Open WebUI. Если модель 120B слишком медленная, попробуйте версию 20B - она очень быстрая и работает не хуже o3-mini.
Помимо моделей формата GGUF c полной точностью, Unsloth сделали версии с 4-bit и 16-bit точностью. 4-бинтый квант, кстати, можно файнтюнить на 24 ГБ VRAM.
📌 Подробная пошаговая инструкция по локальному запуску и файнтюну - в документации Unsloth.
🟡Набор моделей
🟡Документация
@ai_machinelearning_big_data
#AI#ML#GPTOSS#GGUF#Unsloth
🚀 AI TRENDS | New Local Model Qwopus3.5-27B-v3 Released with High HumanEval Score
Developer Jackrong has introduced Qwopus3.5-27B-v3, a local model designed to operate on a single consumer GPU. According to NS3.AI, this model boasts an impressive 95.73% score on HumanEval. The Qwopus3.5-27B-v3 is distilled from Claude Opus 4.6-style reasoning and is available in GGUF format for use with LM Studio or llama.cpp.
#AI#Qwopus3.5 #HumanEval#Jackrong#ClaudeOpus#GGUF#LMStudio#llama_cpp#AITrends