TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #413 · 16 фев.

А что происходит на противоположном фронте? Вы, вероятно, слышали, что 2026 год называют годом Linux на десктопе (в каких-то узких кругах - годом гейминга на Linux). Всё потому, что экосистема Linux постепенно становится более дружелюбной для обычных десктоп-юзеров (в том числе привыкших к Windows), и не только! ▫️ всё чаще появляются Linux дистрибутивы визуально похожиена Windows (или даже лучше), и множество видео с советами какой дистрибутив попробовать новичкам. ▫️ обновления ядра и любых пакетов в экосистеме Linux всегда привносят оптимизацию и удобство и поддержку свежего железа (привет винде с её обратной тенденцией). Например грядущая версия 7.0, опять с множеством приятных мелочей. ▫️ после 10 лет с последего релиза версии 5 окружение KDE Plasma получила мажорный апдейт версии 6 и активно развивается (уже доросла до 6.5). GNOME тоже не спит и готовит версию 50. ▫️ в Wine добавили патч позволяющий устанавливать продукты Adobe на Linux. Для кого-то это был последний рубеж?😏 ▫️ Proton активно развивается, да так, что через эту прослойку игры работают даже быстрей чем нативно на винде. ▫️ с каждым релизом Wine и Proton поддерживается всё больше игр, что можно отслеживать на ProtonDB, и даже случаются бусты производительности. ▫️ Я сам на днях на виндобук поставил ChacyOS после чего игры, которые тянули гдето в 5-10 FPS, стали играбельными! Подтверждено личным опытом! Кстати, есть несколько дистрибутивов заточенные именно под игры. ▫️ Valve выпускают новую пачку железок которые (предположительно) порвут рынок гейминга (как и в прошлый раз) и (определнно точно) работают на Linux. Именно Valve вливает ресурсы в Linux в целом и в Proton в частности. ▫️ Госсектор разных стран давно уже мигрирует на opensource, так как нет доверия системе которая может одномоментно неконтролируемо массово рухнуть или быть удаленно заблокированной (в том числе по политическим причинам). И ниже небольшой опрос - какая у вас операционка основная? Ни к чему не призываю, ничего не советую! Просто подмечаю тенденцию и хочется узнать мнения из первых рук 😉 Знаю, что Linux тоже не идеален, знаю что каждой задаче - свой инструмент. Но это не тема поста, так что можно без холиваров) #offtop#linux

Резултати

Пронајдени 5 слични објави

Пребарај: #mlx

当前筛选 #mlx清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15143 · 14.09.2025 г., 12:00

#python#llms#mlx MLX LM is a Python tool that helps you run and fine-tune large language models (LLMs) efficiently on Apple Silicon Macs. It connects easily to thousands of models on Hugging Face, supports model quantization to save memory, and allows distributed training. You can generate text or chat with models via simple commands or Python code. It also offers features like prompt caching and memory optimization for handling long texts, making it faster and less resource-heavy. This means you can run powerful AI models locally on your Mac without needing expensive cloud services, saving cost and improving speed. https://github.com/ml-explore/mlx-lm

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14655 · 01.05.2025 г., 13:30

#typescript#electron#llama#llms#lora#mlx#rlhf#transformers Transformer Lab is a free, open-source tool that lets you easily work with large language models on your own computer, offering one-click downloads for popular models like Llama3 and Mistral, fine-tuning across different hardware (including Apple Silicon and GPUs), and features like chatting, training, and evaluating models through a simple interface—saving you from complex setups like CUDA or Python version issues[1][2][5]. https://github.com/transformerlab/transformerlab-app

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15614 · 13.04.2026 г., 11:30

#typescript#ai#cuda#mlx#qwen3_tts#qwen3_tts_ui#voice_ai#voice_clone#whisper Voicebox is a free, open-source voice synthesis studio that lets you clone voices, generate speech in 23 languages, and apply audio effects—all running privately on your computer. You can create realistic voice clones from just seconds of audio, use five different text-to-speech engines for different needs, add effects like reverb and pitch shift, and build multi-voice projects with a timeline editor. The key benefit is complete privacy: your voice data and AI models never leave your machine, unlike cloud-based alternatives. It also includes an API for building voice-powered applications and works across Mac, Windows, and Linux with GPU acceleration support. https://github.com/jamiepine/voicebox

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14684 · 08.05.2025 г., 12:00

#python#apple_silicon#audio_processing#mlx#multimodal#speech_recognition#speech_synthesis#speech_to_text#text_to_speech#transformers MLX-Audio is a powerful tool for converting text into speech and speech into new audio. It works well on Apple Silicon devices, like M-series chips, making it fast and efficient. You can choose from different languages and voices, and even adjust how fast the speech is. It also includes a web interface where you can see audio in 3D and play your own files. This tool is helpful for making audiobooks, interactive media, and personal projects because it's easy to use and provides high-quality audio quickly. https://github.com/Blaizzy/mlx-audio

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15600 · 04.04.2026 г., 11:30

#python#apple_silicon#florence2#idefics#llava#llm#local_ai#mlx#molmo#paligemma#pixtral#vision_framework#vision_language_model#vision_transformer MLX-VLM lets you run, chat with, and fine-tune Vision Language Models (VLMs) plus audio/video models on your Mac using MLX—install easily with `pip install -U mlx-vlm`. Use CLI for quick text/image/audio generation (e.g., `mlx_vlm.generate --model ... --image photo.jpg`), Gradio UI for chats, Python scripts, or a FastAPI server with OpenAI-compatible endpoints supporting multi-images/videos. Features like TurboQuant cut KV cache memory by 76%, and LoRA/QLoRA fine-tuning works on consumer hardware. You benefit by experimenting with powerful multimodal AI locally—fast, memory-efficient, no cloud costs, perfect for Mac users tweaking models affordably. https://github.com/Blaizzy/mlx-vlm