TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Find Blog👁发现博客
返回频道列表

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

查找相似内容

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

查看帖子查看原帖

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

Hashtags

#indieblog#newletter
Results

找到 20 条相似帖子

搜索 #train

当前筛选 #train清除筛选
Nature Travel Vacation

@naturetravelvacationpictures · Post #364 · 2019/04/02 16:45

查找相似查看

🌿🚂🚂🚂 The Reddish Shade... #Scenery#Nature#Train Join Us ✅🔜@Discover_Nature 🍃🍃🍃🍃🍃🍃🍃🍃🍃🍃🍃🍃🍃

Hashtags

#scenery#nature#train
Voir de ses propres yeux

@voir_yeux · Post #12448 · 2026/04/07 14:03

查找相似查看

🇫🇷 La situation sur les lieux de la collision entre un train à grande vitesse (TGV) et un poids lourd transportant du matériel militaire dans la commune de Nœux-les-Mines (Pas‑de‑Calais), dans le nord de la France. #france#train#collision

Hashtags

#france#train#collision
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9694 · 2026/03/19 09:05

查找相似查看

🌟Unsloth Studio: опенсорный no-code веб-интерфейс для LLM. Unsloth Studio - это локальный комбайн, который объединяет подготовку данных, обучение, инференс и экспорт модели в одном месте. Под капотом кастомные Triton-ядра с собственным backprop. По сравнению со стандартными CUDA-реализациями это дает 2х прирост скорости обучения и снижение потребления по VRAM на 70%. Поддерживаются полный файн-тюнинг, претрейн, LoRA, QLoRA, 4-bit, 16-bit и FP8. Всего совместимо более 500 моделей, включая Llama 4, Qwen 3.5 и Gemma 3. Для работы с данными есть визуальный нодовый редактор Data Recipes. Studio принимает PDF, DOCX, CSV и JSONL, генерирует синтетические датасеты и автоматически конвертирует данные в форматы ChatML или Alpaca. Помимо стандартного SFT, Studio умеет в GRPO, которая не требует отдельной critic-модели и потребляет на 80% меньше VRAM, что делает обучение ризонинг-моделей реалистичным на локальном железе. Модели на 8B и 70B параметров (например, Llama 3.1, Llama 3.3, DeepSeek-R1) можно файн-тюнить на одной RTX 4090 или 5090, а не на кластере, но есть и поддержка multi-GPU. В режиме инференса Studio умеет: tool calling, выполнение кода прямо в чате, работу с изображениями, аудио, PDF и DOCX. Из коробки - веб-поиск и автонастройка параметров инференса. Экспорт результатов - одной кнопкой в GGUF, vLLM или Ollama. Studio сама мерджит LoRA-адаптеры с базовой моделью. Работает на Windows, Linux и macOS (на Mac пока только инференс, поддержка MLX-обучения анонсирована), есть Docker. AMD-пользователи могут обучать через Unsloth Core, поддержка в Studio обещана позже. 📌Лицензирование: AGPL-3.0. 🟡Документация 🖥Github @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#LLM#Framework#Train#UnslothStudio

Hashtags

#ai#ml#llm#framework#train#unslothstudio
12
← 上一页第 1/2 页下一页 →