AI Ready | Нейросети

Сделал ноутбук для дообучения LLM на ваших данных (LORA) + датасет Одноклассники эдишн - не нужно писать код, просто запуск по порядку ячеекhttps://colab.research.google.com/drive/1bn5NKpiSyA3iTgkhL-ejmM-IevvoSjqz?usp=sharingВажное перед переходом:Ждать около 4 часовLora адаптер дообучение (трогаем самые верхние слои) - новых знаний почти не добавите, но можно поправить стиль, формат ответа LLM или языкПеред переходом регестрируемся в google, на старте дают до 8 часов работы colab В colab настройки - среда выполнения - выбираем видеокарту T4Нужно получить HG ключ - https://huggingface.co/settings/tokensМодель сохранится в google drive, скачайте себе локальноДатасет в формате input/instruct/output - либо возьмите готовый из комментариевдатасет - минимум 3к, максимум 15к!запуск: (квантизация 4 для небольших машинок)from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, BitsAndBytesConfigimport torchbnb_config = BitsAndBytesConfig(load_in_4bit=True)tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("qwen_merged_final", trust_remote_code=True)model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( "qwen_merged_final", quantization_config=bnb_config, device_map="auto", trust_remote_code=True,)Реклама. Гирев А.А. ИНН 432201144528. erid: 2W5zFJekkFa

🤖 Как работает векторная база? Она помогает искать информацию по смыслу, а не по точным совпадениям слов в запросе. Что важно знать:

• Превращает данные в числа; • Ищет по близости значений; • Находит даже расплывчатое.

Если нужно «умное» вытягивание знаний без лишнего шума — это решение на старте. 🚪 AI Ready | #нейро

🔥 Добро пожаловать в NetGeniusAI! 🚀   Подпишись и найдёшь:   ✅ Новости AI, нейросетей, ML, Python   ✅ Гайды, разборы кодов, лайфхаки   ✅ Лучшие AI-инструменты для работы   🔗 Прокачивайся, будь в тренде, используй AI на максимум! 💡   Реклама. Попов А.Ю. ИНН 262309052940.

Превратим длинное видео в тайм-код конспект — за минуту! Задача проста: из любой лекции, подкаста или вебинара на YouTube мы получаем удобный план из 10 ключевых тезисов с точными метками времени. Всё это — силами Whisper и GPT, без лишних кликов и ручной обработки. Сначала скачиваем аудио из видео и сохраняем его локально:

    
        yt = YouTube("https://youtu.be/ВАШ_ID_ВИДЕО")
audio_path = yt.streams.filter(only_audio=True).first().download(filename="audio.mp4"){}
    

Далее отправляем полученный файл в Whisper и получаем подробный транскрипт с тайм-кодами:

    
        result = client.audio.transcriptions.create(
    model="whisper-1",
    file=open(audio_path, "rb"),
    response_format="verbose_json"
)
segments = result.segments{}
    

Теперь формируем единый текст с метками и просим GPT собрать 10 ключевых пунктов:

    
        prompt = "\n".join(
    f"[{int(seg['start']//60):02d}:{int(seg['start']%60):02d}] {seg['text']}"
    for seg in segments
)
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[
        {"role": "system", "content":
            "Ты — ассистент по конспектированию видео. Собери 10 ключевых пунктов "
            "в формате «[мм:сс] Краткий тезис»."},
        {"role": "user", "content": prompt}
    ]
)
print(response.choices[0].message.content.strip()){}
    

🔥 Подходит для любых образовательных и обзорных видео: получаете готовый тайм-лайн с тезисами и сразу можете планировать изучение материала. 🚪 AI Ready | #практика

В ПОГОНЕ ЗА ИНФОРМАЦИЕЙ - ТЫ МОЖЕШЬ СТАТЬ НОВОЙ ИНФОРМАЦИЕЙ🇷🇺 Список несогласных ниже: hck wrr – расскажут, почему ты сам себя продаешь властям, если кормишь сайт печеньем. scr snk – новостной кибер-без. Ты просто в курсе интернет-угоз и событий индустрии. insc lrd – скачиваемый оффлайн википедик от всех кибер-тараканов. Дальше ты сам!

😎 Нашел вам Code — настоящий сундук знаний для программиста! Сайт наполнен подробными учебниками и задачниками по различным языкам - всё в одном месте, понятно и с примерами. Как бонус — отдельный справочник по программистскому сленгу, чтобы ты понимал, что говорят коллеги и мемы в чате. 📌 Оставляю ссылочку: code.mu 🚪 AI Ready | #ресурс