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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

查找相似内容

Source channel @FindBlog · Post #643 · 3月1日

Flare Stack Blog ——基于 Cloudflare Workers 的现代化全栈博客 CMS ## 核心功能 • 文章管理 — 富文本编辑器,支持代码高亮、图片上传、草稿/发布流程 • 标签系统 — 灵活的文章分类 • 评论系统 — 支持嵌套回复、邮件通知、审核机制 • 友情链接 — 用户申请、管理员审核、邮件通知 • 全文搜索 — 基于 Orama 的高性能搜索 • 媒体库 — R2 对象存储,图片管理与优化 • 用户认证 — GitHub OAuth 登录,权限控制 • 数据统计 — Umami 集成,访问分析与热门文章 • AI 辅助 — Cloudflare Workers AI 集成 • 主题系统 — 可扩展的主题模板,支持完整替换所有页面和布局 • 导入导出 — 支持Markdown导入导出,保留图片以及Frontmatter Flare Stack Blog 的所有面向用户的页面与布局均通过 主题契约(Theme Contract) 与业务逻辑解耦。你可以在不修改任何路由或数据逻辑的前提下,完整替换博客的视觉表现层。 项目地址:https://github.com/du2333/flare-stack-blog #Platform#Cloudflare 频道:@FindBlog 群组:@FindBlog_Group

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

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

Voir de ses propres yeux

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

🇫🇷 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

Machinelearning

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

🌟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

12
上一页第 1/2 页下一页