Сравниваю Jupyter Notebook, Google Colab, Kaggle и Marimo глазами исследователя и начинающего Data Scientist
Я пришел в Data Science не сразу. Учился в магистратуре по вечерам, работая в совершенно другой сфере (строительство). Осваивать машинное обучение и анализ данных было интересно, но один из самых неожиданных вопросов, который возник буквально сразу - в какой среде писать код?На первый взгляд кажется, что Jupyter Notebook, Google Colab, Kaggle и сравнительно новая Marimo - это одно и то же, ноутбук с ячейками и Python (так же поддерживаются другие языки программирования). Но на практике каждая из этих сред подходит для разных задач, где-то удобнее учиться, а где-то работать командой.
Облачные сервисы на Tcl-Tk
С момента написания на tcl/tk удостоверяющего центра CAFL63 и утилиты cryptoarmpkcs для работы с электронной подписью меня не покидала мысль, что неплохо бы оформить их как облачные сервисы. Я постоянно смотрел в сторону проекта CloudTk. Более того, я имел уже опыт создания облачного сервиса на TclTk, но это был опыт разработки web-приложения на базе TclHttpd (можно войти на сервис и по https):
Геометрия, алгебра и расстрел площади
Мой любимый автор книг по математике Очков Валерий Федорович предложил задачу для среды SimInTech. На самом деле он вызвал меня на дуэль и предложил выяснить кто лучше сделает решение определенной задачи в виде структурной схемы.
Как мы построили свой инструмент для работы с LLM
Привет, Habr! Меня зовут Алексей Рудак, и я основатель компании Lingvanex — компании, которая уже 7 лет делает решения для машинного перевода и распознавания речи.В этой статье я бы хотел рассказать про наш инструмент для тренировки языковых моделей, который шесть лет назад родился из простого набора скриптов. Но постепенно усложняяcь, он стал включать в себя функции разметки данных, фильтрации датасетов, генерации данных и тестирования. В какой-то момент инструмент стал настолько функциональный, что я решил сделать ему красивый UI и назвать его - Data Studio. Итак, что же такое Data Studio ?Data Studio
Невероятный искусственный интеллект Easy Diffusion 3.0
Введение"Разум — самое важное явление во Вселенной; он способен выходить за границы физических законов и трансформировать мир. Человеческий разум позволил нам преодолеть ограничения нашей биологической природы и изменить самих себя." — Рэй Курцвейл. «Эволюция разума».
Stable Diffusion WebUI Forge: Шаг 10. Текстовая инверсия
Текстовая инверсия (Textual Inversion) – это метод, который позволяет добавлять новые объекты или стили к имеющейся у нас модели. Файлы текстовой инверсии с объектами обычно имеют небольшой размер с расширением .pt или .safetensors. По сути, эти файлы являются дополнительными модулями для Stable Diffusion WebUI Forge и используемой нами модели FLUX.1 (например, flux1-dev-bnb-nf4-v2.safetensors), которые отображаются на закладке Txt2img / Textual Inversion.
Stable Diffusion WebUI Forge: Шаг 9. Модель LoRA
LoRA (Low-Rank Adaptation) – это вспомогательная модель, основное назначение которой заключается в ускорении обработки запросов (prompt) от пользователя и вычислений при генерации тех или иных специальных объектов на изображении.Другими словами, когда мы с вами используем модель FLUХ.1, а нам надо детально прорисовать на нашем изображении руки или фигуру человека, мы используем дополнительно вспомогательную модель LoRA, которая выполняет только одну определенную ей задачу.
Stable Diffusion WebUI Forge: Шаг 8. Txt2img. Скрытые возможности Hires.fix
Как мы с вами усвоили из прошлого урока, основная задача функции Hires.fix – не увеличение разрешения изображения, а улучшение качества мелких деталей финального изображения без изменения композиции.Важно отметить, Hires.fix работает более эффективно, если с улучшением деталей вы одновременно увеличиваете разрешение изображения.Но у Hires.fix есть и некоторые скрытые возможности, которые могут помочь изменить какую-то важную деталь нашего исходного изображения.Давайте узнаем, как нам это сделать.Для этого:· Переходим на закладку «Settings».· Находим слева в списке раздел «UI alternatives».
Stable Diffusion WebUI Forge: Шаг 7. Txt2img. Настройка параметров генерации изображения
На предыдущем уроке мы с вами создали, сохранили и улучшили наше первое изображение из запроса «smiling cyberpunk cat in purple bowler hat with blue cyber eye sitting in cafe drinking coffee, photorealistic, perfect composition, cinematic shot, intricate details, hyper detail, cool color palette, muted colors, very detailed, sharp focus». При этом мы с вами не рассматривали функциональное назначение и не использовали другие параметры генерации изображения, которые находятся слева на закладке Txt2img/Generation пользовательского интерфейса, как показано на рисунке ниже:
Вступительное слово ректора МГТУ им. Н. Э. Баумана к книге «Генеративный искусственный интеллект #Forge&flux»
Коллеги!На Хабр уже опубликована полностью моя книга "Генеративный искусственный интеллект #Forge&flux. Инструкция по установке и настройке". За пять основных уроков мы с вами научились устанавливать систему Stable Diffusion WebUI Forge и модель FLUX, а также создали первое изображение. Теперь нам предстоит овладеть Stable Diffusion WebUI Forge профессионально.В преддверии публикации на Хабр своей книги "Генеративный искусственный интеллект #Forge&flux. Учебное пособие для школьников старших классов и студентов первых курсов вузов
