🔥 LocalAI — это инструмент с открытым исходным кодом для запуска моделей искусственного интеллекта локально, без необходимости подключения к облаку!

🌟 Он совместим с API OpenAI и поддерживает работу с моделями машинного обучения, такими как LLaMA, GPT-4 и другими. LocalAI предоставляет удобные инструменты для интеграции в существующие приложения, поддерживает GPU-ускорение и может работать в контейнерах Docker.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@data_analysis_ml

🖥 Audiblez — это инструмент для конвертации электронных книг в аудиокниги!

🌟 Он использует модель текст-в-речь Kokoro для создания файлов в формате .m4b из файлов .epub. Программа поддерживает различные языки, голоса и позволяет настроить скорость чтения. Также доступна работа на GPU для ускорения обработки.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@data_analysis_ml

🔥 MemoRAG — инновационный фреймворк RAG, который использует память для более эффективного извлечения данных и генерации ответов!

🌟 MemoRAG расширяет стандартный RAG, добавляя глобальную модель памяти, что позволяет обрабатывать запросы с учётом всего контекста базы данных. Это обеспечивает более точные и содержательные ответы, особенно для сложных или многоуровневых задач.

💡 Ключевые возможности MemoRAG включают поддержку сверхдлинных контекстов (до миллиона токенов), оптимизацию производительности, создание контекстуальных подсказок, ускорение обработки данных за счёт кеширования и повторное использование закодированного контекста. Инструмент может быть интегрирован с различными моделями LLM, такими как Meta-Llama и Mistral, и предоставляет демо для тестирования на базе Streamlit.

🔐 Лицензия: Apache-2.0

🖥 Github

@data_analysis_ml

🔥 Repomix — это инструмент, который упаковывает весь репозиторий в единый файл, удобный для работы с большими языковыми моделями, такими как ChatGPT, Claude и Gemini!

🌟 Он оптимизирует структуру кода для ИИ, поддерживает подсчет токенов, учитывает .gitignore и обеспечивает защиту от утечки данных с помощью Secretlint. Repomix прост в использовании и настраивается через конфигурационные файлы.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@data_analysis_ml

🔥 Agentic Memory — это проект, направленный на интеграцию когнитивных архитектур и психологических концепций памяти в системы на основе больших языковых моделей!

🌟 Он исследует способы моделирования различных типов памяти, таких как рабочая, эпизодическая, семантическая и процедурная, для создания более интеллектуальных и адаптивных агентов.

🖥 Github

@data_analysis_ml

🔥 DocETL — это инструмент с открытым исходным кодом, предназначенный для создания и выполнения ETL-процессов (извлечение, преобразование и загрузка данных), особенно подходящий для сложных задач обработки документов!

🌟 Он предлагает интерактивный пользовательский интерфейс под названием DocWrangler, который помогает разработчикам итеративно разрабатывать конвейеры обработки данных, экспериментировать с различными запросами и пошагово строить свои процессы. После завершения разработки конвейера его конфигурацию можно экспортировать для использования в производственной среде.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@data_analysis_ml

⭐️ R1-V

Усиление способности к сверхобобщению в моделях языка зрения при затратах менее $3.

Модель 2B превосходит модель 72B в тестах OOD всего за 100 шагов обучения.

▪ Github

@data_analysis_ml

#ml #ai #datascience

🔥 Это - подробное руководство по запуску модели DeepSeek-R1 с 671 миллиардами параметров в динамически квантованной версии 1,58-бит (сжатой до 131 ГБ) с использованием Llama.cpp!

🌟 Благодаря усилиям команды UnslothAI, эта оптимизированная модель может быть запущена на персональных компьютерах без необходимости в мощных серверных ресурсах, хотя производительность на потребительском оборудовании может быть ограничена.

🔗 Ссылка: *клик*

@data_analysis_ml