👨💻Программирование на Golang для начинающих
Плейлист по разработке на go. В ходе уроков вы сможете познакомиться с основами языка и его синтаксисом, а также сможете на практике написать своего Telegram-бота.
1. Типы и переменные
[15:01]
2. Переменные и ошибки с ними
[16:26]
3. Циклы
[14:41]
4. Массивы и срезы
[9:33]
5. Словари
[7:45]
6. Функции
[10:14]
7. Структуры
[10:28]
8. Парсер на Golang. Telegram и Go
[13:54]
9. Telegram bot. Используем webhook
[10:54]
10. Telegram bot. Собираем данные пользователей
[6:13]
11. Фильтр сообщений для Telegram
[5:11]
12. Telegram bot. Отправляем фото из облачного хранилища
[7:12]
13. Упаковываем приложение в Docker
[7:22]
#go
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)
#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