🤖Создание легковесного персонального ассистента на базе Qwen
Хочешь создать собственного ИИ-ассистента, работающего локально? В статье на Machine Learning Mastery показано, как это сделать с помощью модели Qwen1.5-7B-Chat от Alibaba.
🔧Что понадобится: - Python - Библиотеки: transformers, accelerate, bitsandbytes, einops, ipywidgets - Модель Qwen1.5-7B-Chat с поддержкой 4-битной квантизации для экономии памяти
🛠️Основные шаги: 1. Установка необходимых библиотек и проверка совместимости 2. Загрузка модели и токенизатора с использованием Hugging Face Transformers 3. Настройка квантизации (4-битной или 8-битной) для оптимизации использования памяти 4. Создание функции генерации ответов с учетом истории чата 5. Реализация пользовательского интерфейса с помощью ipywidgets или командной строки
📈Преимущества: - Работа на локальной машине без необходимости подключения к интернету - Быстрая генерация ответов благодаря квантизации и использованию GPU - Гибкость в настройке и расширении функциональности ассистента
🔗 Подробнее о процессе создания ассистента читайте в оригинальной статье
🤖Создание легковесного персонального ассистента на базе Qwen
Хочешь создать собственного ИИ-ассистента, работающего локально? В статье на Machine Learning Mastery показано, как это сделать с помощью модели Qwen1.5-7B-Chat от Alibaba.
🔧Что понадобится: - Python - Библиотеки: transformers, accelerate, bitsandbytes, einops, ipywidgets - Модель Qwen1.5-7B-Chat с поддержкой 4-битной квантизации для экономии памяти
🛠️Основные шаги: 1. Установка необходимых библиотек и проверка совместимости 2. Загрузка модели и токенизатора с использованием Hugging Face Transformers 3. Настройка квантизации (4-битной или 8-битной) для оптимизации использования памяти 4. Создание функции генерации ответов с учетом истории чата 5. Реализация пользовательского интерфейса с помощью ipywidgets или командной строки
📈Преимущества: - Работа на локальной машине без необходимости подключения к интернету - Быстрая генерация ответов благодаря квантизации и использованию GPU - Гибкость в настройке и расширении функциональности ассистента
🔗 Подробнее о процессе создания ассистента читайте в оригинальной статье
The regulator said it has been undertaking several campaigns to educate the investors to be vigilant while taking investment decisions based on stock tips. That hurt tech stocks. For the past few weeks, the 10-year yield has traded between 1.72% and 2%, as traders moved into the bond for safety when Russia headlines were ugly—and out of it when headlines improved. Now, the yield is touching its pandemic-era high. If the yield breaks above that level, that could signal that it’s on a sustainable path higher. Higher long-dated bond yields make future profits less valuable—and many tech companies are valued on the basis of profits forecast for many years in the future. Ukrainian forces have since put up a strong resistance to the Russian troops amid the war that has left hundreds of Ukrainian civilians, including children, dead, according to the United Nations. Ukrainian and international officials have accused Russia of targeting civilian populations with shelling and bombardments. Right now the digital security needs of Russians and Ukrainians are very different, and they lead to very different caveats about how to mitigate the risks associated with using Telegram. For Ukrainians in Ukraine, whose physical safety is at risk because they are in a war zone, digital security is probably not their highest priority. They may value access to news and communication with their loved ones over making sure that all of their communications are encrypted in such a manner that they are indecipherable to Telegram, its employees, or governments with court orders. These administrators had built substantial positions in these scrips prior to the circulation of recommendations and offloaded their positions subsequent to rise in price of these scrips, making significant profits at the expense of unsuspecting investors, Sebi noted.
from de
