Web de actualidad independiente
JetBrains lanzó Mellum2, que abre los pesos bajo la licencia Apache 2.0. La primera versión de Mellum fue un modelo denso 4B centrado en la finalización. Mellum2 es su sucesor:…
consumidor = huey.create_consumer( trabajadores=4, tipo_trabajador=THREAD_TRABAJADOR, periódico=Verdadero, retraso_inicial=0.1, retroceso=1.15, retraso_máximo=2.0, intervalo_programador=1, check_worker_health=Verdadero, intervalo_comprobación_salud=10, flux_locks=False,) hilo_consumidor = threading.Thread(target=consumer.run, daemon=True) consumer_thread.start() print(“Consumidor iniciado (enhebrado).”) print(“\nConceptos básicos de puesta en cola…”) r1 = quick_add(10,…
En este tutorial, creamos un flujo de trabajo utilizando Outlines para generar resultados estructurados y con seguridad de tipos a partir de modelos de lenguaje. Trabajamos con restricciones escritas como…
sección(“6) empaquetar desempaquetar”) B, Cemb = 2, 128 class_token = torch.randn(B, 1, Cemb, dispositivo=dispositivo) image_tokens = torch.randn(B, 196, Cemb, dispositivo=dispositivo) text_tokens = torch.randn(B, 32, Cemb, dispositivo=dispositivo) show_shape(“class_token”, class_token) show_shape(“image_tokens”, image_tokens)…
En este tutorial, creamos un canal de aprendizaje automático tabular de nivel de producción utilizando AutoGluon, tomando un conjunto de datos de tipo mixto del mundo real desde la ingesta…
En este tutorial, demostramos cómo usamos Ibis para construir un proceso de ingeniería de características portátil en la base de datos que se ve y se siente como Pandas pero…
Introducción Las aplicaciones impulsadas por Large Language Models (LLM) requieren integración con servicios externos, por ejemplo, integración con Google Calendar para organizar reuniones o integración con PostgreSQL para obtener acceso…
En este tutorial, creamos un marco compacto y eficiente que demuestra cómo convertir la documentación de herramientas en interfaces estandarizadas e invocables, registrar esas herramientas en un sistema central y…
Retrieval-Augmented Generation (RAG) es un marco que mejora los modelos de lenguaje combinando dos componentes principales: Retriever y Generator. Una canalización RAG combina el recuperador y el generador en un…
Estrategias para mejorar la generalización, escalabilidad y mantenibilidad en sus canalizaciones ETL Foto por Productora Midtrack y obtenido de Pexels.com Al crear una nueva canalización ETL, es fundamental considerar tres…