TGTGInsightаналитика telegramLIVE / telegram public index
← [404] — программирование

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Найти похожее

Источник @procode404 · Post #2935 · 6 апр.

​​⌨️Осваиваем HTML & CSS для верстки сайтов — уроки для начинающих Один из лучших туториалов по верстке на HTML и CSS. Особенно круто здесь то, что автор дает практические домашние задания в отличие от 95% всех видеокурсов на YouTube. 1. Знакомство с основным каркасом страницы [52:57] 2. Знакомство с header, article, section и другими тегами [19:00] 3. Ссылки и изображения [34:47] 4. Верстаем таблицы [26:44] 5. Создание web формы [34:39] 6. Знакомство с CSS [47:09] 7. Псевдоклассы и псевдоэлементы, часть 1 [28:34] 8. Псевдоклассы и псевдоэлементы, часть 2 [15:13] #верстка

Результаты

Найдено 2 похожих постов

Поиск: #llava

当前筛选 #llava清除筛选
Илья AGI TV 🤖

@ilia_plasma · Post #148 · 08.10.2023, 12:16

Пока весь мир ждет доступа к новой модели со зрением GPT-4V(ision), опенсорс команда (пара азитов со степенью PhD из американских вузов) уже выпустили свой аналог и бесплатную версию #LLaVA (Large Language and Vision Assistant), которая выдает результат (не) хуже GPT4V и может работать локально. Вот такая скорость развития и конкуренции в этом новом #AI рынке. 🧠LLava - вебсайт 📄WhitePaper 🧬Github code 🔋Demo для потестить на своих дикпиках 🦒Colab (для запуска у себя на серваке)

Hashtags

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15600 · 04.04.2026, 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