DeepLearning

Executar modelos de linguagem grandes localmente oferece privacidade, capacidade offline e zero custos de API. Este benchmark revela exatamente o que se pode esperar de 9 populares LLMs no Ollama no RTX 4080.

O ecossistema Python este mês é dominado pelas habilidades do Claude e pela ferramenta de agentes de IA. Este resumo analisa os repositórios Python mais populares no GitHub.

Este guia abrangente fornece contexto e uma comparação detalhada entre Anaconda, Miniconda e Mamba – três ferramentas poderosas que se tornaram essenciais para desenvolvedores Python e cientistas de dados que trabalham com dependências complexas e ambientes de computação científica.

A proliferação de conteúdo gerado por IA criou um novo desafio: distinguir escrita humana genuína de “IA slop” - texto sintético de baixa qualidade, produzido em massa.

Embeddings cruzais representam uma revolução na inteligência artificial, permitindo compreensão e raciocínio entre diferentes tipos de dados dentro de um espaço de representação unificado.

A democratização da IA está aqui. Com LLMs de código aberto como Llama 3, Mixtral e Qwen agora rivalizando com modelos proprietários, as equipes podem construir infraestrutura poderosa de IA usando hardware de consumo - reduzindo custos enquanto mantêm o controle completo sobre a privacidade dos dados e o deployment.

Linux tornou-se o sistema operacional de facto para ciência de dados profissionais, oferecendo flexibilidade inigualável, desempenho e um rico ecossistema de ferramentas.

Apache Airflow é uma plataforma de código aberto projetada para autorizar, agendar e monitorar fluxos de trabalho de forma programática, totalmente em código Python, oferecendo uma alternativa flexível e poderosa aos ferramentas tradicionais, manuais ou baseadas em interface gráfica de fluxos de trabalho.

Num frio dia de inverno em julho… que é na Austrália… senti a necessidade urgente de treinar um modelo de IA para detectar barras de reforço de concreto não vedadas…

Como os canais PCIe afetam o desempenho dos LLM? Dependendo da tarefa. Para treinamento e inferência com múltiplos GPUs - a queda de desempenho é significativa.

No meio do caos do mundo moderno aqui estou comparando especificações técnicas de diferentes cartas adequadas para tarefas de IA
(Deep Learning,
Detecção de Objetos
e LLMs).
Elas são todas incrivelmente caras, no entanto.

Usei bastante o MMDetection (mmengine, mdet, mmcv), E agora parece que está fora do jogo. É uma pena. Gostei do seu zoo de modelos.