Все умное придумали японцы: vocab dropout, фурри, файнтюн английских моделей на японский

На 100 реакций напишу блог пост про токенайзеры

Мой батя ебашит вообще диффузионки
Ну такой вот примерно рецепт усредненный, потому что вариаций масса. Берется Unclip, он не каскадный, каскады - это не про моего батю. Он берет этот unclup, вываливает его на кластер и начинает учить в latent сетапе. Добавляет в него огромное количество энкодеров, данных, и aspect ratio! для устойчивости, файнтюн на simple prompts сверху. Все это учиться до 8 горелых dgx. Потом снимается с кластера и переписывает с deepspeed на diffusers. Потом батя деплоит и щедро полив репостами начинает генерить. При этом генерит из тг бота шкрябая сиськами ботов в каналах. Генерит и приговаривает полушепотом ух бля. При этом у него на лбу аж пот выступает. Любезно мне иногда предлагает, но я отказываюсь.

Вторнидельник

где то на реддите amd происходит это, а я за 5 минут гуглежа не нашел где снять эти ваши AMD карты, но выглядит как хотя бы намек на конкуренцию и на снижение цен карты

В продолжение, расскажите, учили ли вы на amd, насколько все не комфортно, как оно вообще?
Как себя чувствует deepspeed всякие и это всё?
Как работается с layer parallel?

И в каком Клауде они вообще есть? Дорогие игровые/проф карты, быстрый серч ничего не дал.

Умеете обучать модели и поднимать API, но не понимаете, что происходит за пределами этих процессов?

Никто не знал о GPT, пока она была просто ML-моделью без публично доступного API и продакшена, отмасштабированного на миллионы пользователей, теперь известного всем как ChatGPT. Любой, даже самый минимальный жизнеспособный продукт при таких масштабах будет содержать как ML-компоненты, так и микросервисы, базы данных, подсистемы поиска, логирования, аналитики и многого другого.

Научиться проектировать такую архитектуру можно на курсе System Design от Валерия Бабушкина, Vice President, Data Science в Blockchainꓸcom. Здесь вы поработаете над реальными проектами сервиса такси, приложения для знакомств и другими системами, а также познакомитесь с типичной структурой дизайн-собеседований в Big Tech.

Всего за 4 недели вы научитесь собирать требования, оценивать нагрузку, выбирать подходящие СУБД, масштабировать системы и повышать их надежность и отзывчивость, а также выделять и последовательно проектировать подсистемы для хранения данных, поиска и аналитики как своими силами, так и с помощью готовых продуктов.

Новый поток стартует 19 июня! Ждём вас!
[Зарегистрироваться]