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
Обновление моделей LlaMa в GPTunneL🦙
⚡️ Мы добавили новую LlaMa 3.1 405b с 405 миллиардами параметров — на сегодняшний день это самая мощная модель ИИ с открытым исходным кодом.
По утверждениям разработчиков, LlaMa 3.1 превосходит такие модели, как GPT-4o и Claude 3.5 Sonnet от Anthropic в различных областях, включая общие знания, кодирование и математику.
〰️ Кроме того, вывели из альфа-версии LlaMa 3.1 70b и LlaMa 3.13.8b, содержащие 70 и 8 миллиардов параметров соответственно. Эти модели стали еще стабильнее, что позволяет вам получать более качественные результаты.
➡️ Переходи в GPTunneL и тестируй модели LlaMa 3.1
🪅 Если захочешь сравнить новинку с другими моделями, загляни в нашу Арену.
#update#llama3
LlaMa 3 — первая open-source LLM-модель в GPTunneL🪅
Мы запустили новейшую модель в альфа-режиме — LlaMa 3 70b и LlaMa 3 8b (70 и 8 млрд параметров соответственно)!
В Meta утверждают, что Llama 3:
➡️ обладает высокой скоростью обучения и эффективно работает с большими объемами данных;
➡️ превосходит конкурентов в точности генерации текста и производительности;
➡️ отлично справляется с программированием.
👍 Протестируй LlaMa 3 в GPTunneL
☝️ LlaMa 3 рекомендована к использованию на английском языке. При работе на русском возможны небольшие галлюцинации.
#update#llama3
#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
#jupyter_notebook#chatglm#chatglm3#gemma_2b_it#glm_4#internlm2#llama3#llm#lora#minicpm#q_wen#qwen#qwen1_5#qwen2
This guide helps beginners set up and use open-source large language models (LLMs) on Linux or cloud platforms like AutoDL, with step-by-step instructions for environment setup, model deployment, and fine-tuning for models such as LLaMA, ChatGLM, and InternLM[2][4][5]. It covers everything from basic installation to advanced techniques like LoRA and distributed fine-tuning, and supports integration with tools like LangChain and online demo deployment. The main benefit is making powerful AI models accessible and easy to use for students, researchers, and anyone interested in experimenting with or customizing LLMs for their own projects[2][4][5].
https://github.com/datawhalechina/self-llm