TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Find Blog👁发现博客

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

查找相似内容

Source channel @FindBlog · Post #521 · 10月9日

静态网站悖论 个人网站的两种不同实现方式:一种是复杂的内容管理系统(CMS),另一种是简单的静态 HTML 文件。文章指出,尽管大多数普通用户倾向于使用复杂的解决方案(如 WordPress),但实际上,只有少数专业软件工程师能够选择更简单的静态网站。 via HackerNews 2024 10 09 前两天刚好听朋友说 square space 已经涨到了近乎搞笑的 $25 月费,做不用来盈利的个人博客实在难以 justify。这篇文章中吐槽得很在点子上: normal users are stuck with a bunch of greedy clowns that make them pay for every little thing, all while wasting ungodly amounts of computational power to render what could have been a static website in 99% of cases. 普通用户被困在了一群屁大点功能都要收费的贪婪小丑手里,与此同时浪费着人神共愤额度的算力来渲染 99% 的情况下都可以作为静态的网站。 当然原文中说的“只有少数专业软件工程师才能选择更简单的静态网站”略微夸张并不认同,因为静态站至少是比 self-host 的动态 CMS 少太多维护了。我的 backlog 里也一直躺了篇安利新手用静态站并拉踩 WP 的文,不过网上这种文已经有无数了也还是拦不住前赴后继往各种 CMS 的坑里冲的新手,觉得写了又有什么意义呢就还搁着没写。(当然迟早会像以前反复造的无数轮子一样被废话欲战胜的 but not today) #indieblog#newletter

Results

找到 3 条相似帖子

搜索 #gptoss

当前筛选 #gptoss清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8413 · 2025/08/29 18:01

🚀 OpenAI **gpt-oss** с ультрадлинным контекстом! Unsloth выпустили Flex Attention, который даёт до 61K контекста для gpt-oss bf16 при обучении на GPU с 80GB. 📊 Что это значит: - 8× больше контекста - потребляет на 50% меньше VRAM - 1.5× быстрее по сравнению с альтернативами (включая FA3) Для BF16 LoRA теперь можно тренировать с ~60K контекстом на одной H100 80GB. 🔗 Подробнее: https://docs.unsloth.ai/basics/long-context-gpt-oss-training @ai_machinelearning_big_data #Unsloth#OpenAI#gptoss#chatgpt

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8238 · 2025/08/08 11:34

⚡️GGUF-версии GPT-OSS от Unsloth. Unsloth конвертировали обе GPT-OSS (20B и 120B) и исправили ошибки, чтобы повысить качество инференса. 🟡Оптимальный сетап: 🟢20B работает со скоростью более 10 токенов/с при полной точности на 14 ГБ оперативной памяти. 🟢120B с полной точностью будет давать >40 токенов/с на примерно 64 ГБ ОЗУ. Минимальных требований для запуска моделей нет, запуститься можно даже если у вас всего 6 ГБ и только CPU, но инференс будет медленнее. GPU не требуется , особенно для модели 20B, но его наличие значительно увеличивает скорость вывода (~80 токенов/с). С чем-то вроде H100 можно получить пропускную способность 140 токенов/с, и это значительно быстрее, чем у OpenAI в ChatGPT. Модели можно запустить через llama.cpp, LM Studio или Open WebUI. Если модель 120B слишком медленная, попробуйте версию 20B - она очень быстрая и работает не хуже o3-mini. Помимо моделей формата GGUF c полной точностью, Unsloth сделали версии с 4-bit и 16-bit точностью. 4-бинтый квант, кстати, можно файнтюнить на 24 ГБ VRAM. 📌 Подробная пошаговая инструкция по локальному запуску и файнтюну - в документации Unsloth. 🟡Набор моделей 🟡Документация @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#GPTOSS#GGUF#Unsloth

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8215 · 2025/08/06 10:09

🖥gpt-oss работает на специальном формате промптов — Harmony, и без него модель просто не будет выдавать корректные ответы. Зачем нужен Harmony? Этот формат нужен для: — 🧠 генерации chain of thought рассуждений — 🔧 корректного вызова функций и использования инструментов — 📦 вывода в разные каналы: обычный ответ, reasoning, tool call — 🗂️ поддержки tool namespaces и иерархических инструкций 💡 Harmony имитирует OpenAI Responses API, так что если вы с ним работали — будет легко освоиться. 👉 Если вы используете gpt-oss через HuggingFace, Ollama или vLLM, волноваться не нужно. Но если строите свой пайплайн — обязательно изучитегайд по Harmony. Без него модель просто не будет работать как надо. pip install openai-harmony # or if you are using uv uv pip install openai-harmony @ai_machinelearning_big_data #gptOSS#Harmony#OpenAI#LLM#PromptEngineering