AI Ready | Нейросети

Дообучаем GPT под свои задачи — через fine-tuning!

Хочешь, чтобы GPT отвечал как ты? Дообучи его на своих диалогах. Для этого используем fine-tuning — дообучение модели в нужной манере.

Начнём с подготовки датасета. Формат — .jsonl, каждая строка — пример:

{"messages": [{"role": "user", "content": "Как отменить заказ?"}, {"role": "assistant", "content": "Перейдите в профиль и нажмите «Отменить»."}]}

Чем больше хороших примеров — тем точнее результат. Подготовим файл:

openai tools fine_tunes.prepare_data -f data.jsonl

Запускаем обучение:

openai api fine_tunes.create -t "data_prepared.jsonl" -m "gpt-4o-mini"

После завершения получим имя модели:
ft:gpt-4o-mini:your-org::abc123

Теперь можно использовать:

response = openai.ChatCompletion.create(
  model="ft:gpt-4o-mini:your-org::abc123",
  messages=[{"role": "user", "content": "Как отменить заказ?"}]
)
print(response["choices"][0]["message"]["content"])

Ответ будет в нужной форме — без доп. инструкций.

🔥 Fine-tuning — это способ сделать GPT своим: чётким, предсказуемым и удобным.

🚪 AI Ready | #практика

🤖 Преврати фото или текст в 3D‑объект с помощью TRELLIS — без моделирования и сложных программ!

Просто загрузи изображение (или опиши сцену словами), и нейросеть автоматически создаст объемную модель, которую можно скачать в формате GLB или использовать как Gaussian Splatting. Подходит для игр, AR/VR и визуализации.

📌 Оставляю ссылочку: huggingface.co

🚪 AI Ready | #нейросеть

🤖 Разбираемся с Attention — «маркером», который помогает моделям фокусироваться на ключевых словах!

Attention оценивает взаимосвязь каждого слова со всеми остальными и превращает эти оценки в вероятности, выделяя самые значимые фрагменты одновременно по всему тексту.

Что важно знать:

• Модель сразу видит весь контекст и не читает текст по порядку.

• Взвешивание связей помогает пропускать второстепенное и акцентировать главное.

• Объединение нескольких «точек зрения» повышает точность понимания.

Attention — основа Transformers и GPT: делает перевод и анализ текстов более точными, быстрыми и эффективными.

🚪 AI Ready | #нейро

🤖 Курс по ChatGPT и OpenAI от нуля до профи!

Полный 12-часовой курс: от основ работы с ChatGPT до интеграции OpenAI API на Python и JavaScript, инженерии запросов и генерации изображений с DALL·E. Идеален для начинающих и продвинутых пользователей.

Ссылочка на плейлист: YouTube 🖤

🚪 AI Ready | #курс

🎁 РАЗЫГРЫВАЕМ MacBook Air!

Разыгрываем шикарный 13-дюймовый MacBook Air! Отличная рабочая машинка!

Условия участия максимально простые:

🔸Подписаться на телеграм-канал: @sqlhub
🔸Подписаться на телеграм-канал: @ai_machinelearning_big_data
🔸Нажать кнопку "Участвовать" ниже.

ВСЁ! Вы участник! Бот выберет одного человека, которому мы подарим этот MacBook. Доставка по зоне СДЭК.

Итоги подведём 14 августа.

Всем удачи! Пусть победит самый приятный человек!

⚠️ Если бот подвис — не беспокойтесь, вас все равно зарегистрирует, просто выполните условия и нажмите «Участвую».

🤖 Нашёл для вас два практичных промпта — для написания email и локализации!

• Email‑маркетолог для воронки продаж — создаёт цепочку писем: знакомство, демонстрация продукта, работа с возражениями и мотивация покупки с яркими заголовками

• Специалист по локализации — адаптирует рекламный текст под культурные особенности рынка, предлагает варианты ключевых фраз и советы по визуальным элементам.

🚪 AI Ready | #промпт

😎 Distill․pub — онлайн-ресурс, который превращает изучение машинного обучения в визуальное приключение!

Авторы статей объясняют сложные алгоритмы через динамичные визуализации, наглядные эксперименты и интерактивные элементы. Подходит тем, кто хочет не просто читать, а понимать — от градиентного спуска до интерпретируемости нейросетей.

📌 Оставляю ссылочку: distill.pub

🚪 AI Ready | #ресурс

В России можно посещать IT-мероприятия хоть каждый день: как оффлайн, так и онлайн

Но где их находить? Как узнавать о них раньше, чем когда все начнут выкладывать фотографии оттуда?

Переходите на канал IT-Мероприятия России. В нём каждый день анонсируются мероприятия со всех городов России

📆 в канале размещаются как онлайн, так и оффлайн мероприятия;
👩‍💻 можно найти ивенты по любому стеку: программирование, frontend-backend разработка, кибербезопасность, дата-аналитика, osint, devops и другие;
🎙 разнообразные форматы мероприятий: митапы с коллегами по цеху, конференции и вебинары с известными опытными специалистами, форумы и олимпиады от важных представителей индустрии и многое другое

А чтобы не искать по разным форумам и чатам новости о предстоящих ивентах:

🚀 IT-мероприятия России — подписывайся и будь в курсе всех предстоящих мероприятий!

Редактируем изображения с помощью DALL·E через Python!

Сегодня покажу, как изменить часть изображения по текстовому описанию с помощью API OpenAI — и сохранить результат на диск. Всё просто и наглядно.

Для начала подключим нужные библиотеки и укажем API-ключ, чтобы авторизоваться:

import openai
import requests
openai.api_key = "your-api-key"

Теперь подготовим два файла:
• original.png — исходное изображение размером 1024×1024
• mask.png — маска такого же размера, где белое — область для редактирования, а чёрное — нет.

Отправим запрос к модели DALL·E, указав описание изменений, количество изображений и нужный размер:

response = openai.Image.create_edit(
    image=open("original.png", "rb"),
    mask=open("mask.png", "rb"),
    prompt="Сделай небо ярким закатом с розовыми облаками",
    n=1,
    size="1024x1024"
)

В ответе мы получим ссылку на изменённую картинку. Давайте скачаем её с помощью requests и сохраним как PNG-файл:

url = response["data"][0]["url"]
img = requests.get(url).content
with open("edited.png", "wb") as f:
    f.write(img)

🔥 Всё готово! Теперь у вас на компьютере — картинка, отредактированная ИИ по вашему описанию.

🚪 AI Ready | #практика

🤖 Разбираемся с LoRA — способом дообучать модели без перерасхода ресурсов!

Он добавляет небольшие обучаемые адаптеры к слоям модели, оставляя основную сеть замороженной.

Что важно знать:

• Дообучаются только адаптеры, а основная модель остаётся неизменной.

• Существенно снижаются требования к памяти и вычислительным ресурсам.

• Легко подключать разные версии адаптеров под конкретные задачи.

Это позволяет добавлять новое поведение без переобучения всей модели — просто и эффективно!

🚪 AI Ready | #нейро