Latest posts
AI/ML Ready | Нейросети
22 Sept, 08:30
Валидируем входные данные для ML-моделей с помощью библиотеки Pydantic.Подача некорректных признаков или пропускаемых значений в ML-модель приводит к падению сервиса в продакшене и искажению предсказаний. Библиотека Pydantic позволяет строго валидировать типы и диапазоны входящих данных на этапе инференса до передачи в модель. Мы напишем Python-скрипт, проверяющий входящие фичи на соответствие схеме. Установим библиотеку Pydantic для создания схем валидации и строгой проверки типов.pip install pydanticБиблиотека Pydantic успешно установлена в систему и готова к строгой проверке данных.Создадим Python-скрипт validate_input.py, задающий схему входящего запроса к ML-модели с проверкой типов и граничных значений.from pydantic import BaseModel, Fieldclass ModelInput(BaseModel): age: int = Field(gt=0, lt=120) income: float = Field(gt=0.0) score: float = Field(ge=0.0, le=1.0)dataAI/ML Ready | Нейросети
21 Sept, 06:30
📂 Напоминалка по поиску пробелов в компетенциях команды!Понимание сильных и слабых сторон сотрудников помогает точнее планировать развитие команды и не упускать важные навыки. На картинке 7 способов использовать нейросеть для анализа компетенций: от оценки текущих навыков и сравнения с целями проекта до анализа кода, проведения интервью, отслеживания прогресса и составления индивидуальных планов развития.Сохрани, чтобы не потерять!🚪 AI Ready | #ресурс
AI/ML Ready | Нейросети
19 Sept, 10:30
Гарантируем валидный structured JSON от LLM с помощью библиотеки Instructor.Большие языковые модели часто выдают невалидный JSON с битыми кавычками, галлюцинациями или пропущенными полями. Библиотека Instructor расширяет клиенты LLM и валидирует выходы с помощью схем Pydantic, автоматически запрашивая исправления при ошибках. Мы напишем и запустим скрипт, который гарантированно извлекает строгие структурированные данные из произвольного текста. Установим библиотеку Instructor вместе с Pydantic для описания схем данных и валидации вывода.pip install instructor pydantic openaiНеобходимые библиотеки для валидации ответов и работы со схемами данных успешно установлены.Создадим Python-скрипт extract_json.py, который оборачивает клиент LLM и извлекает строго структурированные объекты.import instructor, pydantic from pydantic import BaseModelclass User(BaseModel): name: str age: intAI/ML Ready | Нейросети
19 Sept, 06:30
🤔 Mathos AI — нейросеть для решения и изучения математики!AI-сервис помогает разбирать математические задачи пошагово, с объяснением каждого действия. Задачу можно ввести текстом, сфотографировать или загрузить в PDF — Mathos распознает условие, предложит решение и при необходимости построит график. Можно запросить не готовый ответ, а только подсказку, чтобы продолжить решение самостоятельно.📌 Оставляю ссылочку: mathos.ai🚪 AI Ready | #нейросетьAI/ML Ready | Нейросети
18 Sept, 17:12
🐱 Полезная статья на Habr для тех, кто хочет улучшить навыки в: проектировании MLOps-инфраструктуры и масштабировании ИИ-сервисов!В этой статье: • разбор эволюции MLOps как нового стандарта доставки и мониторинга моделей в продакшене; • практические сценарии миграции с GPU на специализированные чипы (Google TPU v5, AWS Trainium) для экономии бюджетов; • методики внедрения Explainable AI и защиты моделей от специфических атак (Data Poisoning, Model Inversion).🔊 Продолжай читать на Habr!🚪 AI Ready | #статья
AI/ML Ready | Нейросети
18 Sept, 12:12
Автоматическая сегментация всех объектов на изображении с нейросетью SAM от Meta.Выделение масок объектов вручную требует много времени и сложной графической разметки. Модель Segment Anything (SAM) от Meta умеет автоматически распознавать и сегментировать любые объекты на изображении без предварительного обучения. Мы напишем Python-скрипт для генерации пиксельных масок объектов на снимке.Установим библиотеку segment-anything и сопутствующие пакеты PyTorch и OpenCV для работы с нейросетью.pip install git+https://github.com/facebookresearch/segment-anything.git opencv-python torch torchvisionПакеты для сегментации изображений и работы с тензорами успешно установлены.Создадим Python-скрипт sam_segment.py, который загружает модель SAM и генерирует маски для всех найденных объектов.import cv2, numpy as np from segment_anything import sam_model_registry, SamAutomaticMaskGeneratorAI/ML Ready | Нейросети
18 Sept, 07:30
Быстрый векторный поиск похожих изображений с помощью библиотеки FAISS.Обычный перебор и сравнение эмбеддингов изображений в больших базах данных работает медленно и не масштабируется. Библиотека FAISS от Meta позволяет индексировать миллионы векторных представлений и находить ближайшие совпадения за миллисекунды. Мы напишем Python-скрипт для индексации векторов и поиска ближайших соседей.Установим оптимизированную библиотеку FAISS и NumPy для проведения векторных операций.pip install faiss-cpu numpyБиблиотеки для работы с векторными индексами и массивами данных успешно установлены.Создадим Python-скрипт search_faiss.py, который строит L2-индекс для векторов и выполняет поиск ближайших соседей.import faiss, numpy as npd = 64 # размерность вектора index = faiss.IndexFlatL2(d) data = np.random.random((1000, d)).astype('float32') index.add(data)query = np.random.random((1,AI/ML Ready | Нейросети
17 Sept, 08:12
📂 Напоминалка о том, как использовать нейросеть для отслеживания эволюции архитектуры проекта!Архитектура постепенно меняется вместе с требованиями, нагрузкой и развитием продукта, поэтому важно понимать, что именно изменилось и к каким последствиям это привело. На картинке 7 способов работы с нейросетью: от анализа текущей архитектуры и сравнения вариантов до отслеживания изменений, оценки рисков, визуализации, планирования масштабирования и фиксации архитектурных решений.Сохрани, чтобы не потерять!🚪 AI Ready | #ресурс
AI/ML Ready | Нейросети
16 Sept, 08:12
🐱 Эффектная статья на Habr для тех, кто хочет улучшить навыки в: проектировании RAG-архитектур и оптимизации контекста LLM!В этой статье: • разбор причин, почему длинный контекст модели не заменяет Retrieval-Augmented Generation на масштабе продакшена; • практическая реализация двухэтапной схемы: гибридный поиск (BM25 + эмбеддинги) с последующим реранкингом и сжатием выдачи; • архитектурные паттерны снижения галлюцинаций LLM и минимизации задержек при работе с частыми обновлениями баз знаний.🔊 Продолжай читать на Habr!🚪 AI Ready | #статья
AI/ML Ready | Нейросети
15 Sept, 06:12
🐱 RemNote — AI-сервис для создания конспектов, карточек и подготовки к экзаменам!Платформа объединяет заметки и инструменты для запоминания материала. Можно загрузить PDF, презентацию, учебные материалы или добавить ссылку на сайт и YouTube — AI выделит основную информацию, подготовит краткое содержание, создаст карточки и вопросы для самопроверки. В RemNote есть AI-репетитор, которому можно задавать вопросы по загруженным материалам и получать объяснения.📌 Оставляю ссылочку: remnote.com🚪 AI Ready | #нейросетьAI/ML Ready | Нейросети
14 Sept, 09:10
Сжимаем длинные логи и генерируем выжимку событий с помощью модели T5.Анализ многостраничных логов вручную занимает много времени и увеличивает риск пропустить важные инциденты. Модель T5 позволяет автоматически генерировать лаконичную суммаризацию текста, выделяя из массива логов только ключевые события и ошибки. Мы напишем Python-скрипт, который загружает предобученную модель из Hugging Face и сжимает объёмные журналы.Установим библиотеки Transformers и PyTorch для загрузки моделей суммаризации и выполнения инференса.pip install transformers torchПакеты Hugging Face Transformers и PyTorch успешно установлены и готовы к обработке текста.Создадим Python-скрипт summarize_logs.py, который использует пайплайн Hugging Face для автоматической суммаризации логов.from transformers import pipelinesummarizer = pipeline("summarization", model="t5-small") log_text = "summarize: ErrorAI/ML Ready | Нейросети
14 Sept, 06:27
📂 Напоминалка по построению долгосрочного технического roadmap с помощью нейросети!Хорошо составленный roadmap помогает связать цели продукта, технические задачи, ресурсы и риски в единый план развития. Нейросеть может ускорить анализ текущего состояния проекта, предложить варианты стратегии, найти зависимости и риски, оценить нагрузку и помочь регулярно актуализировать приоритеты. На картинке 7 шагов работы с ИИ: от анализа целей и генерации этапов до прогнозирования рисков, визуализации, подбора инструментов и обновления roadmap.Сохрани, чтобы не потерять!🚪 AI Ready | #ресурс
AI/ML Ready | Нейросети
11 Sept, 08:12
👨💻 Vectorizer — нейросеть для преобразования изображений в векторную графику!AI-сервис автоматически преобразует обычные растровые изображения в полноценные редактируемые векторы. Загружаете картинку — нейросеть анализирует пиксели, определяет геометрические формы, линии, кривые и цвета, формирует векторную версию. Поддерживаются исходные PNG, JPG, GIF, BMP и WebP, а готовый результат можно получить в SVG, EPS, PDF или DXF.📌 Оставляю ссылочку: Vectorizer.AI🚪 AI Ready | #нейросетьAI/ML Ready | Нейросети
10 Sept, 09:12
🐱 Глубокая статья на Habr для тех, кто хочет улучшить навыки в: проектировании систем RAG и поиске по собственным знаниям!В этой статье: • подробный сравнитeльный анализ популярных фреймворков (LangChain, LlamaIndex, Haystack) и критерии выбора под продакшен; • практическая организация гибридного поиска (BM25 + эмбеддинги) и настройка Vectorstore для снижения галлюцинаций LLM; • паттерны разбиения текста на чанки (Chunking Strategies) и ранжирование выдачи с помощью Re-ranker моделей.🔊 Продолжай читать на Habr!🚪 AI Ready | #статья
AI/ML Ready | Нейросети
9 Sept, 15:32
Удаляем фон с изображений в одну команду с помощью библиотеки rembg.Ручная вырезка объектов из изображений занимает много времени и требует графических редакторов. Python-библиотека rembg использует нейросетевую модель U2-Net для автоматического сегментирования и вырезания заднего плана. Мы установим инструмент и запустим обработку через консольный интерфейс CLI.Установим пакет rembg вместе с поддержкой процессора для выполнения сегментации.pip install rembg pillowИнструмент вырезания фона и необходимые зависимости для работы с изображениями успешно установлены.Создадим тестовое изображение с помощью Pillow и сразу удалим с него фон с помощью встроенной утилиты rembg.python3 -c "from PIL import Image; Image.new('RGB', (100, 100), 'red').save('input.png')" rembg i input.png output.pngОбработка завершена, результат вырезания сохраненой в файлы со сгенерированным прозрачнымAI/ML Ready | Нейросети
9 Sept, 13:12
Коротко и по работному делу!— Море IT & Digital вакансий на удалёнку — Каждый день — Прямые контакты HRПодписаться на канал 🤘
1,090Open in TelegramAI/ML Ready | Нейросети
9 Sept, 08:12
🐱 Практичная статья на Habr для тех, кто хочет улучшить навыки в: тонкой настройке локальных нейросетей под профильные задачи!В этой статье: • глубокий разбор того, когда реально необходим fine-tuning, а когда эффективнее обойтись Prompt Engineering или RAG; • подготовка данных и выбор форматов (ChatML, ShareGPT, Alpaca) для качественного обучения моделей; • пошаговый запуск LoRA и QLoRA в связке с PyTorch и Unsloth для существенной экономии VRAM при обучении.🔊 Продолжай читать на Habr!🚪 AI Ready | #статья
AI/ML Ready | Нейросети
8 Sept, 15:12
Экспортируем модель из PyTorch в универсальный формат ONNX для независимого инференсаРазвертывание моделей PyTorch в продакшене часто требует установки тяжелого фреймворка и зависимости от Python-окружения. Формат ONNX (Open Neural Network Exchange) переводит граф вычислений в промежуточный бинарный вид, подходящий для запуска на любых устройствах и языках программирования. Мы экспортируем нейросеть PyTorch и запустим ее инференс через легкий рантайм ONNX Runtime.Для экспорта и исполнения нейросети установим фреймворк PyTorch, библиотека ONNX и кроссплатформенный движок ONNX Runtime.pip install torch onnx onnxruntimeПакеты для конвертации и высокопроизводительного выполнения графов успешно установлены.Напишем Python-скрипт, который создаст тестовую модель PyTorch, экспортирует её в .onnx и сразу выполнит проверку вывода.import torch, torch.nn as nn, onnxruntime as ort, numpyAI/ML Ready | Нейросети
8 Sept, 06:12
📂 Напоминалка по прозрачным техническим решениям с помощью нейросети!Понятное объяснение архитектурных решений помогает команде быстрее согласовывать изменения, видеть компромиссы и понимать последствия выбранного подхода. На картинке показаны 7 способов использовать нейросеть для подготовки и проверки технических решений: от структурирования контекста и сравнения вариантов до поиска рисков, фиксации аргументов и подготовки понятной документации.Сохрани, чтобы не потерять!🚪 AI Ready | #ресурс
AI/ML Ready | Нейросети
7 Sept, 08:12
😎 Krisp — AI для улучшения звука и автоматической обработки встреч!Сервис помогает сделать онлайн-звонки чище: в реальном времени удаляет фоновый шум, посторонние голоса, эхо и перекрёстные разговоры. Работает с популярными платформами для видеоконференций и позволяет улучшать звук как со своей стороны, так и со стороны других участников.📌 Оставляю ссылочку: krisp.ai🚪 AI Ready | #нейросеть
Related Channels
Other channels in the same section of the catalogue.
