PyTorch

Seiring dengan meningkatnya kompleksitas beban kerja AI dan ML, kebutuhan akan sistem orkestrasi yang kuat semakin meningkat. Sederhananya, kinerja, dan kemampuan concurrency Go menjadikannya pilihan ideal untuk membangun lapisan orkestrasi dari pipeline ML, bahkan ketika model itu sendiri ditulis dalam Python.

Embedding lintas modal mewakili sebuah terobosan dalam kecerdasan buatan, memungkinkan pemahaman dan penalaran lintas jenis data dalam ruang representasi yang terpadu.

Demokratisasi AI sudah tiba. Dengan LLM open-source seperti Llama 3, Mixtral, dan Qwen kini bersaing dengan model proprietary, tim dapat membangun infrastruktur AI yang kuat menggunakan perangkat keras konsumen - mengurangi biaya sambil mempertahankan kontrol penuh atas privasi data dan penggunaan.

Linux telah menjadi sistem operasi de facto bagi ilmu data profesional, menawarkan fleksibilitas yang tidak terkalahkan, kinerja yang baik, dan ekosistem alat yang kaya.

FLUX.1-dev adalah model teks-ke-gambar yang kuat yang menghasilkan hasil yang luar biasa, tetapi kebutuhan memori 24GB+ membuatnya menantang untuk dijalankan pada banyak sistem. GGUF quantization dari FLUX.1-dev menyediakan solusi, mengurangi penggunaan memori sekitar 50% sambil mempertahankan kualitas gambar yang sangat baik.

Black Forest Labs telah merilis FLUX.1-Kontext-dev, sebuah model AI canggih untuk mengubah gambar berdasarkan instruksi teks.

Saya telah menggunakan MMDetection (mmengine, mdet, mmcv) cukup banyak, Dan kini tampaknya sudah tidak lagi digunakan. Sayang sekali. Saya menyukai koleksi modelnya.

Baru-baru ini Black Forest Labs mempublikasikan serangkaian model AI teks-ke-gambar yang dikatakan memiliki kualitas output yang jauh lebih tinggi. Mari coba model tersebut

Ketika saya melatih detektor objek AI beberapa waktu lalu - LabelImg adalah alat yang sangat membantu, namun ekspor dari Label Studio ke format COCO tidak diterima oleh framework MMDetection..