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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Найти похожее

Источник @procode404 · Post #3946 · 6 февр.

​🧑‍💻Парсинг сайтов с помощью Python и Selenium Посмотрев этот плейлист, вы научитесь менее, чем за полчаса, парсить веб-страницы любой сложности. Для этого вы будете использовать достаточно популярный и продвинутый инструмент, Selenium. Его плюс заключается не только в обширном функционале и возможности работать с веб-страницей интерактивно, но и в понятной и простой документации. 1. Информация о курсе [0:56] 2. Установка Selenium и разбор основных функций [5:02] 3. Работа с объектами на странице, заполнение форм [7:46] 4. Юзер-агенты, работа в фоне и обход распознавания Selenium [6:20] 5. Работа с прокси [2:29] 6. Работа с cookies [2:28] 7. Заключение и небольшой бонус [1:16] #python

Hashtags

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