Анализ данных (Data analysis)
47K subscribers
2.72K photos
308 videos
1 file
2.32K links
Data science, наука о данных.

@haarrp - админ

@itchannels_telegram - 🔥 главное в ит

@ai_machinelearning_big_data - ML

@machinelearning_interview - вопросы с собесдований по Ml

РКН: clck.ru/3FmyAp
Download Telegram
⚡️Torchcodec – универсальная библиотека PyTorch для быстрого и точного декодирования видео.

Инструмент позволяет преобразовывать видео в тензоры с помощью интуитивно понятных API, высокой производительности процессора / CUDA и богатого встроенного инструментария ML.

Torchcodec является самой производительной библиотекой одновременного декодирования большого количества видео в рамках конвейера загрузки обучающих данных.


from torchcodec.decoders import VideoDecoder
from torch import Tensor

decoder = VideoDecoder("my_video.mp4")

# Index based frame retrieval.
first_ten_frames: Tensor = decoder[10:]
last_ten_frames: Tensor = decoder[-10:]

# Multi-frame retrieval, index and time based.
frames = decoder.get_frames_at(indices=[10, 0, 15])


#PyTorch #opensource

Gtihub
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥167👍6
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🗣 Kokoro-TTS

Мощнейшая TTS-модель всего лишь на 82M параметров.

Она превосходит более крупные модели и генерирует минуты речи за секунды.

Самое главное - это открытый исходный код!

Попробуйте и убедитесь сами: 👇

🤗 Hf: https://huggingface.co/spaces/hexgrad/Kokoro-TTS

#tts #ml #opensource
👍13🔥75
Forwarded from Machinelearning
🐋 DeepClaude

Высокопроизводительный LLM-интерфейс, который позволяет использовать возможности рассуждений DeepSeek R1 и творческие способности Claude с помощью единого и простого API и удобного иинтерфейса.

Особенности
🚀 Нулевая задержка - Очень быстрые ответы на базе высокопроизводительного API, написанного на Rust.
⚙️ Гибкая настройка соответствии с вашими потребностями
🌟 Открытый исходный код
🤖 Двойная мощь ИИ - объедините рассуждения DeepSeek R1 с и возможностями Claude

⭐️ DeepClaude объединяет обе модели, чтобы обеспечить:

- Новая SOTA 64,0% на бенчмарке aider polyglot
- 14-кратное снижение затрат по сравнению с предыдущей SOTA
- Повышенную точность генерации кода для различных языков программирования

git clone https://github.com/getasterisk/deepclaude.git
cd deepclaude

Github
Docs

@ai_machinelearning_big_data


#DeepSeek #Claude #llm #ml #ai #DeepClaude #opensource
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
13👍5🔥1