🤖Создание легковесного персонального ассистента на базе Qwen
Хочешь создать собственного ИИ-ассистента, работающего локально? В статье на Machine Learning Mastery показано, как это сделать с помощью модели Qwen1.5-7B-Chat от Alibaba.
🔧Что понадобится: - Python - Библиотеки: transformers, accelerate, bitsandbytes, einops, ipywidgets - Модель Qwen1.5-7B-Chat с поддержкой 4-битной квантизации для экономии памяти
🛠️Основные шаги: 1. Установка необходимых библиотек и проверка совместимости 2. Загрузка модели и токенизатора с использованием Hugging Face Transformers 3. Настройка квантизации (4-битной или 8-битной) для оптимизации использования памяти 4. Создание функции генерации ответов с учетом истории чата 5. Реализация пользовательского интерфейса с помощью ipywidgets или командной строки
📈Преимущества: - Работа на локальной машине без необходимости подключения к интернету - Быстрая генерация ответов благодаря квантизации и использованию GPU - Гибкость в настройке и расширении функциональности ассистента
🔗 Подробнее о процессе создания ассистента читайте в оригинальной статье
🤖Создание легковесного персонального ассистента на базе Qwen
Хочешь создать собственного ИИ-ассистента, работающего локально? В статье на Machine Learning Mastery показано, как это сделать с помощью модели Qwen1.5-7B-Chat от Alibaba.
🔧Что понадобится: - Python - Библиотеки: transformers, accelerate, bitsandbytes, einops, ipywidgets - Модель Qwen1.5-7B-Chat с поддержкой 4-битной квантизации для экономии памяти
🛠️Основные шаги: 1. Установка необходимых библиотек и проверка совместимости 2. Загрузка модели и токенизатора с использованием Hugging Face Transformers 3. Настройка квантизации (4-битной или 8-битной) для оптимизации использования памяти 4. Создание функции генерации ответов с учетом истории чата 5. Реализация пользовательского интерфейса с помощью ipywidgets или командной строки
📈Преимущества: - Работа на локальной машине без необходимости подключения к интернету - Быстрая генерация ответов благодаря квантизации и использованию GPU - Гибкость в настройке и расширении функциональности ассистента
🔗 Подробнее о процессе создания ассистента читайте в оригинальной статье
Pavel Durov, Telegram's CEO, is known as "the Russian Mark Zuckerberg," for co-founding VKontakte, which is Russian for "in touch," a Facebook imitator that became the country's most popular social networking site. WhatsApp, a rival messaging platform, introduced some measures to counter disinformation when Covid-19 was first sweeping the world. "For Telegram, accountability has always been a problem, which is why it was so popular even before the full-scale war with far-right extremists and terrorists from all over the world," she told AFP from her safe house outside the Ukrainian capital. On February 27th, Durov posted that Channels were becoming a source of unverified information and that the company lacks the ability to check on their veracity. He urged users to be mistrustful of the things shared on Channels, and initially threatened to block the feature in the countries involved for the length of the war, saying that he didn’t want Telegram to be used to aggravate conflict or incite ethnic hatred. He did, however, walk back this plan when it became clear that they had also become a vital communications tool for Ukrainian officials and citizens to help coordinate their resistance and evacuations. Also in the latest update is the ability for users to create a unique @username from the Settings page, providing others with an easy way to contact them via Search or their t.me/username link without sharing their phone number.
from us
