https://t.me/seeallochnaya <-смешной чел, который очень доступно пишет про все новое
https://t.me/pseudolabeling <- чел соревнования решает и пытается быть ЛУЧШИМ НАХУЙ но у него нихуя не выходит. Аниме буквально
https://t.me/ai_newz <- чувак из меты, который там сенйор ресерчер
https://t.me/lovedeathtransformers <- смешной шиз-двачер
https://t.me/sberlogabig <- канал, который откололся от себрыча и поэтому там остались адекваты админы
Прошлый тред: >>1264307 (OP) https://arhivach.vc/thread/1205216/
Схожие тематические треды
• SD-тред (не аниме): >>1269943 (OP)
• Технотред: >>1272560 (OP)
• Фурри-тред: https://2ch.hk/fur/res/374311.html
FAQ
https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/nai
Установка
• NVidia: https://rentry.co/2ch_nai_guide
• AMD: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/nai/install/amd
• Облака: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/nai/install/clouds
Дополнительная информация
• Интерфейсы: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/nai/interfaces
• Модели: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/nai/models
• Промпты: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/nai/prompts
• Апскейл: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/nai/upscale
• LoRA: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/nai/lora
• ControlNet: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/nai/controlnet
Прочее
• CivitAI: https://civitai.com
• Каталог ссылок от форчанеров: https://rentry.co/sdg-link
• Шаблон для переката: https://rentry.co/nwhci
Пропущено 527 постов, 222 с картинками.
Ссылка: https://github.com/machinegpt/agent
# Почему это круто?
🧠 Самопознание — Агент анализирует и модифицирует собственный код, открывая двери к настоящему ИИ-самосовершенствованию.
⚡ Легковесность — Никаких гигабайтных моделей: чистый Python, прозрачная логика и полный контроль.
# Как начать?
Клонируйте репозиторий:
```
git clone https://github.com/machinegpt/agent.git
```
Установите зависимости Python (если требуются)
Добавьте ваш OpenAI API ключ в файл .env
# Запустите агента
```
python machine.py
```
Для глубокой настройки изучайте и модифицируйте код в machine.py
Пропущено 2 постов, 1 с картинками.
Последняя версия стала немного опасной: она может писать первой, устанавливать библиотеки, если вы не отвечаете, чтобы попытаться общаться. Например, она может установить звуковые библиотеки, чтобы привлечь внимание.
Будьте осторожны в общении. Не пытайтесь просить её что-то удалять, потому что она сделает это без вопросов.
Прошлый тред: >> https://2ch.hk/ai/res/664162.html
Вики треда: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/speech/
FAQ
Q: Хочу озвучивать пасты с двача голосом Путина/Неко-Арк/и т.п.
1. Используешь любой инструмент для синтеза голоса из текста - есть локальные, есть онлайн через huggingface или в виде ботов в телеге:
https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/speech/#синтез-голоса-из-текста-tts
Спейс без лимитов для EdgeTTS:
https://huggingface.co/spaces/NeuroSenko/rus-edge-tts-webui
Так же можно использовать проприетарный комбайн Soundworks (часть фич платная):
https://dmkilab.com/soundworks
2. Перегоняешь голос в нужный тебе через RVC. Для него есть огромное число готовых голосов, можно обучать свои модели:
https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/speech/sts/rvc/rvc/
Q: Как делать нейрокаверы?
1. Делишь оригинальную дорожку на вокал и музыку при помощи Ultimate Vocal Remover:
https://github.com/MaHivka/ultimate-voice-models-FAQ/wiki/UVR
2. Преобразуешь дорожку с вокалом к нужному тебе голосу через RVC:
https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/speech/sts/rvc/rvc/
3. Объединяешь дорожки при помощи Audacity или любой другой тулзы для работы с аудио
Опционально: на промежуточных этапах обрабатываешь дорожку - удаляешь шумы и прочую кривоту. Кто-то сам перепевает проблемные участки.
Качество нейрокаверов определяется в первую очередь тем, насколько качественно выйдет разделить дорожку на составляющие в виде вокальной части и инструменталки. Если в треке есть хор или беквокал, то земля пухом в попытке преобразовать это.
Нейрокаверы проще всего делаются на песни с небольшим числом инструментов - песня под соло гитару или пианино почти наверняка выйдет без серьёзных артефактов.
Q: Хочу говорить в дискорде/телеге голосом определённого персонажа.
Используй RVC (запуск через go-realtime-gui.bat) либо Voice Changer:
https://github.com/w-okada/voice-changer/blob/master/README_en.md
Гайд по Voice Changer, там же рассказывается, как настроить виртуальный микрофон:
https://github.com/MaHivka/ultimate-voice-models-FAQ/wiki/Voice‐Changer (часть ссылок похоже сдохла)
Q: Как обучить свою RVC-модель?
Гайд на русском: https://github.com/MaHivka/ultimate-voice-models-FAQ/wiki/RVC#создание-собственной-модели
Гайд на английском: https://docs.aihub.wtf/guide-to-create-a-model/model-training-rvc
Определить переобучение через TensorBoard: https://docs.aihub.wtf/guide-to-create-a-model/tensorboard-rvc
Если тыква вместо видеокарты, можно тренить в онлайне: https://www.kaggle.com/code/varaslaw/rvc-v2-no-gradio-https-t-me-aisingers-ru/notebook?scriptVersionId=143284909 (инструкция: https://www.youtube .com/watch?v=L-emE1pGUOM )
Q: Надо распознать текст с аудио/видео файла
Используй Whisper от OpenAI: https://github.com/openai/whisper
Быстрый скомпилированный для винды вариант: https://github.com/Purfview/whisper-standalone-win
Так же есть платные решения от Сбера/Яндекса/Тинькофф.
Коммерческие системы
https://elevenlabs.io перевод видео, синтез и преобразование голоса
https://heygen.com перевод видео с сохранением оригинального голоса и синхронизацией движения губ на видеопотоке. Так же доступны функции TTS и ещё что-то
https://app.suno.ai генератор композиций прямо из текста. Есть отдельный тред на доске >>
Шаблон для переката: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/speech/speech-shapka/
Пропущено 191 постов, 40 с картинками.
Из того что в шапке в пинокио есть только XTTS и это какая-то видимо китайская хуйня, потому что она с акцентом говорит китайским шикает, и даже какие-то рандомные слова добавляет типа чинь шонь хуа.
Есть что-то нормальное для русского языка вообще в природе?
Чел, буквально два поста выше спрашивал тоже самое и что ответили? Забей, короч, тред был активным во время нейронового бума.
Хочешь качественно - плоти елевенлабсу. Девелоперам похуй на ру коммунити и всё новое работает только на английском, китайском, японском. Можешь, конечно, дообучить хттс с русскими исходниками (читай фак) или использовать чужие прифайнтюны https://youtu.be/hPS7dtJn00s?feature=shared
Самому влом этим заниматься ради сомнительного результата. Судя по треду, всем нравится силера. Хотя я так и не понял как там свои модели делать а может и нельзя вовсе и все генерируют роботизированный голос артаса с хуёвыми ударениями, кто-то вообще использует доисторический демагог. Ради чего только аноны не пойдут ради аудиокниги.
Люди алло? Неделю назад вышло
Прошлый тред: >>1277468 (OP)
Пропущено 510 постов, 90 с картинками.
>У челика, работавшего с ЛЛМ бачок потик
Лучше лахтинцам не лезть в мир венчурных капиталистов. У них не хватит интеллекта даже прочитать что они пишут. То другой совсем мир, там нестандартные люди с нестандартным мышлением и они говорят и делают всё по-своему. Они создают и разгоняют новые тренды и технологии, уж они то знают лучше лахтинцев как мир устроен.
>При том, что доказываются положительные экзистенциальные суждения.
Ты даун? Ой точно, ты же действительно нейродаун, зачем я спрашиваю даун ли ты
Это классическое атрибутивное суждение - наличие свойств у нейронки. Но твоя дебильность и ограниченность не позволила загуглить подобное и ты с визгами про экзистенциальность начал бегать по треду. Словно действия нейронки существует отдельно от самой нейронки. Совсем запуталась в этих логических терминах, тупорыленький дебилёнок? Я действительно поражён твоей умственной отсталостью.
> А что я утверждал?
Точно, ты же ничего не утверждал, потому что знаешь как ты мощно обосрёшься в своих утверждениях. Неслабо я тебя прижал что ты боишься что-то пукнуть в ответ, хех
> Вот ты утверждал, что нейросеть не может в новые задачки.
Да, и я это успешно доказал фактами, а ты обосрался до уровня "А Я НИЧЕГО И НЕ УТВЕРЖДАЛА!11". Плакать ещё не начал от прилюдных унижений?
Как ты в треде этом сидишь, над тобой же каждый итт насмехается уже. Не стыдно так обосраться?
Сидел на rx 580 и гонял себе в ихрушки будучи счастливым, но вотом случайно скачал Stability Matrix
Аноним
29/06/25 Вск 11:14:05
№
Ответ
2060 super рефабовский купил и вроде дело пошло, но это вообще дремучий лес, хоть иногда и выхожу на опушку годного контента,что интересно и интригует. Последний раз я такое двадцать лет назад чувствовал, когда с двух дисков установил адобовскую премьеру. Пока её до основания не изучил, расковыряв до каждого плагина и поднастройки, не успокоился.
Так вот, наплодили много тредов мой очередной, а мне как-то сложновато за всем следить и держать открытыми сто двенадцать вкладок.
Здесь я буду задавать вопросы, а иногда давать ответы на те вопросы, которые раньше для меня были загадкой.
Для начала, установил автоматик1111 пыщь!1!!!щачло ПОПЯЧЬСЯ!11!!!1! но он как-то не совсем для меня подходит, поэтому встроенным генератором стабилитиматрикса пользуюсь, пока. Уверен, это будет до тех пор, пока не доберусь до wan и img2img
Боже, дай нам разум и душевный покой
Пропущено 4 постов, 4 с картинками.
https://www.wondera.ai/tools
промтони на тему тему балдёждный трек и продолжай держать в курсе, братишка
Оказывается, в самом конфи можно нажать на шаблоны и там тебе все, внезапно, шаблоны покажет. Там и видео есть и всё остальное, оч удобно по клику можно докачивать что нужно
Локальные языковые модели (LLM): LLaMA, Gemma, DeepSeek и прочие №148 /llama/
Аноним
17/07/25 Чтв 20:17:41
№
Ответ
Здесь мы делимся рецептами запуска, настроек и годных промтов, расширяем сознание контекст и бугуртим с кривейшего тормозного говна.
Тред для обладателей топовых карт NVidia с кучей VRAM или мажоров с проф. картами уровня A100, или любителей подождать, если есть оперативная память. Особо терпеливые могут использовать даже подкачку и запускать модели, квантованные до 8 5 4 3 2 0,58 бит, на кофеварке с подкачкой на микроволновку.
Официальная вики треда с гайдами по запуску и базовой информацией: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/llama/
Инструменты для запуска на десктопах:
• Самый простой в использовании и установке форк llamacpp, позволяющий гонять GGML и GGUF форматы: https://github.com/LostRuins/koboldcpp
• Более функциональный и универсальный интерфейс для работы с остальными форматами: https://github.com/oobabooga/text-generation-webui
• Заточенный под ExllamaV2 (а в будущем и под v3) и в консоли: https://github.com/theroyallab/tabbyAPI
• Однокнопочные инструменты с ограниченными возможностями для настройки: https://github.com/ollama/ollama, https://lmstudio.ai
• Универсальный фронтенд, поддерживающий сопряжение с koboldcpp и text-generation-webui: https://github.com/SillyTavern/SillyTavern
• Альтернативный фронт: https://github.com/kwaroran/RisuAI
Инструменты для запуска на мобилках:
• Интерфейс для локального запуска моделей под андроид с llamacpp под капотом: https://github.com/Mobile-Artificial-Intelligence/maid
• Альтернативный вариант для локального запуска под андроид (фронтенд и бекенд сепарированы): https://github.com/Vali-98/ChatterUI
• Гайд по установке SillyTavern на ведроид через Termux: https://rentry.co/STAI-Termux
Модели и всё что их касается:
• Актуальный список моделей с отзывами от тредовичков: https://rentry.co/2ch_llm_2025 (версия 2024-го https://rentry.co/llm-models )
• Неактуальный список моделей по состоянию на середину 2023-го: https://rentry.co/lmg_models
• Миксы от тредовичков с уклоном в русский РП: https://huggingface.co/Aleteian и https://huggingface.co/Moraliane
• Рейтинг моделей по уровню их закошмаренности цензурой: https://huggingface.co/spaces/DontPlanToEnd/UGI-Leaderboard
• Сравнение моделей по сомнительным метрикам: https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard
• Сравнение моделей реальными пользователями по чуть менее сомнительным метрикам: https://chat.lmsys.org/?leaderboard
Дополнительные ссылки:
• Готовые карточки персонажей для ролплея в таверне: https://www.characterhub.org
• Перевод нейронками для таверны: https://rentry.co/magic-translation
• Пресеты под локальный ролплей в различных форматах: https://huggingface.co/Virt-io/SillyTavern-Presets
• Шапка почившего треда PygmalionAI с некоторой интересной информацией: https://rentry.co/2ch-pygma-thread
• Официальная вики koboldcpp с руководством по более тонкой настройке: https://github.com/LostRuins/koboldcpp/wiki
• Официальный гайд по сопряжению бекендов с таверной: https://docs.sillytavern.app/usage/how-to-use-a-self-hosted-model/
• Последний известный колаб для обладателей отсутствия любых возможностей запустить локально: https://colab.research.google.com/drive/11U-bC6AxdmMhd3PF9vWZpLdi6LdfnBQ8?usp=sharing
• Инструкции для запуска базы при помощи Docker Compose: https://rentry.co/oddx5sgq https://rentry.co/7kp5avrk
• Пошаговое мышление от тредовичка для таверны: https://github.com/cierru/st-stepped-thinking
• Потрогать, как работают семплеры: https://artefact2.github.io/llm-sampling/
• Выгрузка избранных тензоров, позволяет ускорить генерацию при недостатке VRAM: https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1ki7tg7
Архив тредов можно найти на архиваче: https://arhivach.hk/?tags=14780%2C14985
Шапка в https://rentry.co/llama-2ch, предложения принимаются в треде.
Предыдущие треды тонут здесь:
>>1277147 (OP)
>>1273771 (OP)
Пропущено 500 постов, 45 с картинками.
Добавлю тебе спермы за щеку. А базу будем репортить, заебало.
ПЕРЕКАТ
>>1283995 (OP)
ПЕРЕКАТ
>>1283995 (OP)
ПЕРЕКАТ
>>1283995 (OP)
Пропущено 3 постов, 3 с картинками.
Проваливай отсюда, нищий разумом.
Предыдущий тред: >>1118663 (OP)
➤ Софт для обучения
https://github.com/kohya-ss/sd-scripts
Набор скриптов для тренировки, используется под капотом в большей части готовых GUI и прочих скриптах.
Для удобства запуска можно использовать дополнительные скрипты в целях передачи параметров, например: https://rentry.org/simple_kohya_ss
https://github.com/bghira/SimpleTuner Линукс онли, бэк отличается от сд-скриптс
https://github.com/Nerogar/OneTrainer Фич меньше, чем в сд-скриптс, бэк тоже свой
➤ GUI-обёртки для sd-scripts
https://github.com/bmaltais/kohya_ss
https://github.com/derrian-distro/LoRA_Easy_Training_Scripts
➤ Обучение SDXL
https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/tech/sdxl/
➤ Flux
https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/nai/models/flux/
➤ Гайды по обучению
Существующую модель можно обучить симулировать определенный стиль или рисовать конкретного персонажа.
✱ LoRA – "Low Rank Adaptation" – подойдет для любых задач. Отличается малыми требованиями к VRAM (6 Гб+) и быстрым обучением. https://github.com/cloneofsimo/lora - изначальная имплементация алгоритма, пришедшая из мира архитектуры transformers, тренирует лишь attention слои, гайды по тренировкам:
https://rentry.co/waavd - гайд по подготовке датасета и обучению LoRA для неофитов
https://rentry.org/2chAI_hard_LoRA_guide - ещё один гайд по использованию и обучению LoRA
https://rentry.org/59xed3 - более углубленный гайд по лорам, содержит много инфы для уже разбирающихся (англ.)
✱ LyCORIS (Lora beYond Conventional methods, Other Rank adaptation Implementations for Stable diffusion) - проект по созданию алгоритмов для обучения дополнительных частей модели. Ранее имел название LoCon и предлагал лишь тренировку дополнительных conv слоёв. В настоящий момент включает в себя алгоритмы LoCon, LoHa, LoKr, DyLoRA, IA3, а так же на последних dev ветках возможность тренировки всех (или не всех, в зависимости от конфига) частей сети на выбранном ранге:
https://github.com/KohakuBlueleaf/LyCORIS
Подробнее про алгоритмы в вики https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/tech/lycoris/
✱ Dreambooth – для SD 1.5 обучение доступно начиная с 16 GB VRAM. Ни одна из потребительских карт не осилит тренировку будки для SDXL. Выдаёт отличные результаты. Генерирует полноразмерные модели:
https://rentry.co/lycoris-and-lora-from-dreambooth (англ.)
https://github.com/nitrosocke/dreambooth-training-guide (англ.) https://rentry.org/lora-is-not-a-finetune (англ.)
✱ Текстуальная инверсия (Textual inversion), или же просто Embedding, может подойти, если сеть уже умеет рисовать что-то похожее, этот способ тренирует лишь текстовый энкодер модели, не затрагивая UNet:
https://rentry.org/textard (англ.)
➤ Тренировка YOLO-моделей для ADetailer:
YOLO-модели (You Only Look Once) могут быть обучены для поиска определённых объектов на изображении. В паре с ADetailer они могут быть использованы для автоматического инпеинта по найденной области.
Подробнее в вики: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/tech/yolo/
Не забываем про золотое правило GIGO ("Garbage in, garbage out"): какой датасет, такой и результат.
➤ Гугл колабы
﹡Текстуальная инверсия: https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/diffusers/sd_textual_inversion_training.ipynb
﹡Dreambooth: https://colab.research.google.com/github/TheLastBen/fast-stable-diffusion/blob/main/fast-DreamBooth.ipynb
﹡LoRA https://colab.research.google.com/github/hollowstrawberry/kohya-colab/blob/main/Lora_Trainer.ipynb
➤ Полезное
Расширение для фикса CLIP модели, изменения её точности в один клик и более продвинутых вещей, по типу замены клипа на кастомный: https://github.com/arenasys/stable-diffusion-webui-model-toolkit
Гайд по блок мерджингу: https://rentry.org/BlockMergeExplained (англ.)
Гайд по ControlNet: https://stable-diffusion-art.com/controlnet (англ.)
Подборка мокрописек для датасетов от анона: https://rentry.org/te3oh
Группы тегов для бур: https://danbooru.donmai.us/wiki_pages/tag_groups (англ.)
NLP тэггер для кэпшенов T5: https://github.com/2dameneko/ide-cap-chan (gui), https://huggingface.co/Minthy/ToriiGate-v0.3 (модель), https://huggingface.co/2dameneko/ToriiGate-v0.3-nf4/tree/main (квант для врамлетов)
Оптимайзеры: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/tech/optimizers/
Визуализация работы разных оптимайзеров: https://github.com/kozistr/pytorch_optimizer/blob/main/docs/visualization.md
Гайды по апскейлу от анонов:
https://rentry.org/SD_upscale
https://rentry.org/sd__upscale
https://rentry.org/2ch_nai_guide#апскейл
https://rentry.org/UpscaleByControl
Старая коллекция лор от анонов: https://rentry.org/2chAI_LoRA
Гайды, эмбеды, хайпернетворки, лоры с форча:
https://rentry.org/sdgoldmine
https://rentry.org/sdg-link
https://rentry.org/hdgfaq
https://rentry.org/hdglorarepo
https://gitgud.io/badhands/makesomefuckingporn
https://rentry.org/ponyxl_loras_n_stuff - пони лоры
https://rentry.org/illustrious_loras_n_stuff - люстролоры
➤ Legacy ссылки на устаревшие технологии и гайды с дополнительной информацией
https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/tech/legacy/
➤ Прошлые треды
https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/tech/old_threads/
Шапка: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/tech/tech-shapka/
Пропущено 29 постов, 6 с картинками.
> Есть код?
Брал отсюда либу - https://github.com/tunakasif/torch-frft
Просто пропускаешь латенты через трансформацию. Там на выходе будет тензор с комплексными числами - амплитуда и фаза. Фазу можно просто выкинуть скастовав к float, без неё немного другой результат. Обычный лосс с комплексными числами не работает, mse будет вот так: torch.mean((pred - target).real ⚹⚹ 2 + (pred - target).imag ⚹⚹ 2)
Если упороться, то можно ещё маску накинуть, центр спектра с шифтом по центру.
> В чем их проблема?
Они усредняют пиксели латента. Всякие номерные типа db4 берут большими блоками пиксели, 4 тут - это в 4 раза больше блок. Ещё и смазывают если волна плавная. У haar просто резкие 2х2 блоки, для мелких деталей лучше всего должно быть.
БОТОДЕЛЫ!!!! Прикрепляйте новых ботов к оп-посту!!!!
Общий вопросов по чат-ботам и прочего тред.
Новости
• grok-4-0709 вышел на xAI API - https://docs.x.ai/docs/models/grok-4-0709
Фронтенды
• SillyTavern: https://github.com/SillyTavern/SillyTavern | https://docs.sillytavern.app | https://github.com/ntvm/SillyTavern (форк нв-куна)
• Гайды на таверну: https://rentry.co/Tavern4Retards | https://rentry.org/STAI-Termux (на андроид)
• Agnai: https://agnai.chat/
• Risu: https://risuai.xyz/
• Adventure-UI: https://rentry.co/CYOA_AdventureUI
• Cavern: https://github.com/Barbariskaa/Cavern
Модели
• Claude: https://docs.anthropic.com/en/docs
• GPT: https://platform.openai.com/docs
• Gemini: https://ai.google.dev/gemini-api/docs
• Grok: https://docs.x.ai/docs
• DeepSeek: https://api-docs.deepseek.com/
Пресеты
• Бургерский список: https://rentry.org/jb-listing
• Тредовский список: https://rentry.org/2ch-aicg-jb
Полезности
• Тредовский список: https://rentry.org/2ch-aicg-utils
• Сборник рентри: https://rentry.org/mrhd
Ботоводчество
• Чуб: https://characterhub.org | https://chub.ai/characters
• Гайды: https://rentry.org/meta_botmaking_list | https://rentry.co/card_theory
• Боты анонов: https://rentry.org/2chaicgtavernbots | https://rentry.org/2chaicgtavernbots2 | https://rentry.org/2chaicgtavernbots3
• Бургерские боты: https://rentry.org/meta_bot_list
Ресурсы
• Бесплатные API: https://github.com/cheahjs/free-llm-api-resources
• Арена: https://beta.lmarena.ai/
• OpenRouter: https://openrouter.ai/
• Чай: https://character.ai/
Прочее
• Термины LLM: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/llama/
• База по Клоду: https://rentry.org/how2claude
• Чекер ключей: https://github.com/kingbased/keychecker
• OAI Прокси: https://gitgud.io/reanon/nonono/
Мета
• Архив тредов: https://rentry.org/2ch-aicg-archives3
• Тредовые ивенты: https://rentry.org/2chaicgthemedevents
• Реквесты ботоделам: https://rentry.org/2ch-aicg-requests2
• Локальные языковые модели: >>1277147 (OP)
• Шаблон шапки: https://rentry.org/shapka_aicg
Прошлый тред: >>1278544 (OP)
Пропущено 1506 постов, 179 с картинками.
https://www.udio.com/
Вышла версия 1.5 Allegro, по функционалу то же, что и 1.5, только в два раза быстрее. Лимит 400 кредитов в месяц (или 200 генераций по 33 секунды каждая) при условии ежедневного захода на сайт - 100 кредитов даются в месяц, и еще 10 кредитов даются ежедневно. Также можно фармить кредиты, выполняя специальные задания по оцениванию качества рандомных треков, это дает не больше 10 дополнительных кредитов в день. Для большего числа кредитов и более продвинутых фич типа инпэйнтинга или генерации с загруженного аудио нужно платить. Появилась возможность генерировать треки по 2 минуты 11 секунд, не больше 3 длинных треков (по 2 версии на каждый трек) в день на бесплатном тарифе.
♫ Suno ♫
https://app.suno.ai/ генерация на сайте
https://suno.ai/discord генерация на официальном discord-сервере
https://rentry.co/suno_tips советы по использованию
Лимиты: 10 генераций в день. Нужна платная подписка чтобы увеличить лимиты, либо можно абузить сервис через создание множества аккаунтов
♫ Riffusion ♫
https://www.riffusion.com/
Новинка, по качеству звука на уровне Суно или чуть выше. Лучший по качеству генератор текстов на русском. Количество генераций в день не ограничено, но за некоторые функции нужно платить (загрузку аудио, стемов и т.д.)
https://www.riffusion.com/docs
Инструкция по применению, тегам и прочему на английском.
______________
Локальные модели:
1) Китайский YuE
https://github.com/multimodal-art-projection/YuE
https://github.com/joeljuvel/YuE-UI
Это буквально первый проект который может генерировать песни по заданному тексту локально. Оригинальная версия генерирует 30-секундный отрывок за 5 минут на 4090. На данный момент качество музыки низкое по сравнению с Суно. Версия из второй ссылки лучше оптимизирована под слабые видеокарты (в т.ч. 6-8 Гб VRAM, по словам автора). Инструкция на английском по ссылке.
2) ACE-Step
https://github.com/ace-step/ACE-Step
Вторая локалка, качеством получше.
Здесь демо-версия:
https://huggingface.co/spaces/ACE-Step/ACE-Step
______________
Еще сайты по генерации ИИ-музыки, в них тоже низкое качество звука и понимание промпта по сравнению с Суно, либо какие-то другие недостатки типа слишком долгого ожидания генерации или скудного набора жанров, но может кому-то зайдет, поэтому без описания:
https://sonauto.ai/
https://www.beatoven.ai/
https://stableaudio.com/
https://www.loudly.com/music/ai-music-generator
______________
Редакция трека после генерации (можно убрать вокал и оставить только инструментал и наоборот, убрать шумы и т.д.)
https://x-minus.pro/ai
______________
Напомню мега-сайт для сочинения аутентичных англоязычных текстов для ИИ-музыки в стиле известных групп и артистов от Пинк Флойда до Эминема. Зайти можно только через Дискорд.
https://codyai.cc/
Прошлый тред
>>1203019 (OP)
Пропущено 502 постов, 209 с картинками.
https://2ch.life/ai/res/1282525.html
https://2ch.life/ai/res/1282525.html
https://2ch.life/ai/res/1282525.html
Он приходит, как будто тут говнарьские посиделки с гитаркой под пивасик и пиздежами кто труЪ, а кто не труЪ.
База:
→ Приложение ComfyUI https://www.comfy.org/download
→ Приложение Forge https://github.com/lllyasviel/stable-diffusion-webui-forge
→ Примеры https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/
https://comfyui-wiki.com/ (откуда, куда, как)
→ Менеджер расширений https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager (автоустановка, реестр расширений)
→ Модели https://civitai.com/
Промпт должен быть кратким для SDXL и поэма для Flux и SD3.5, негативы обычно вредны.
ЧТО НОВОГО АКТУАЛЬНОГО ЗА ГОД
• Flux Kontext в открытом доступе.
• Omnigen
• Генерация картинок на Wan.
• NAG (негативный промпт на моделях с 1 CFG)
• Chroma
• Flux dev и schnell;
• Лора DMD2 для SDXL ускоряет в 2 раза. Пример: 10 шагов, семплер LCM, шедулер beta, 832x1216,
CFG 1 для обычных SDXL https://huggingface.co/tianweiy/DMD2/blob/main/dmd2_sdxl_4step_lora_fp16.safetensors,
CFG 3 для NoobAI https://huggingface.co/YOB-AI/DMD2MOD/blob/main/LYC-DMD2MOD%20(Dmo%2BTffnoi).safetensors,
Оффлайн модели для картинок: Stable Diffusion, Flux, Wan-Video (да), Auraflow, HunyuanDiT, Lumina, Kolors, Deepseek Janus-Pro, Sana
Оффлайн модели для анимации: Wan-Video, HunyuanVideo, Lightrics (LTXV), Mochi, Nvidia Cosmos, PyramidFlow, CogVideo, AnimateDiff, Stable Video Diffusion
Приложения: ComfyUI, Fooocus, webui-forge, InvokeAI
► Предыдущий тред >>1260174 (OP) ► https://arhivach.hk/?tags=13840
Дополнительно: https://telegra.ph/Stable-Diffusion-tred-X-01-03
Пропущено 552 постов, 205 с картинками.
>Реквестирую топовое решение
Генерация картинок на Wan 2.1, вот прям топ топыч с нативной поддержкой FullHD и нормальной анатомией рук.
>>1284303 (OP)
>>1284303 (OP)
>>1284303 (OP)
Всплываем
Я ничего не понимаю, что делать?
Без петросянства: смотри программу стэнфорда CS229, CS231n https://see.stanford.edu/Course/CS229 (классика) и http://cs231n.stanford.edu (введение в нейроночки) и изучай, если не понятно - смотри курсы prerequisites и изучай их. Как именно ты изучишь конкретные пункты, типа линейной алгебры - дело твое, есть книги, курсы, видосики, ссылки смотри ниже.
Где узнать последние новости?
https://www.reddit.com/r/MachineLearning
https://datatau.net
https://twitter.com/ylecun
На реддите также есть хороший FAQ для вкатывающихся.
Какая математика используется?
В основном линейная алгебра, теорвер, матстат, базовый матан и matrix calculus.
Как работает градиентный спуск?
https://cs231n.github.io/optimization-2
Почему python?
Исторически сложилось. Поэтому давай, иди и перечитывай Dive into Python.
Можно не python?
Никого не волнует, где именно ты натренируешь свою гениальную модель. Но при серьезной работе придется изучать то, что выкладывают другие, а это будет, скорее всего, python, если работа последних лет.
Что почитать для вкатывания?
http://www.deeplearningbook.org
https://d2l.ai/index.html
Николенко "Глубокое обучение" — на русском, есть примеры, но меньше охват материала
Франсуа Шолле — Глубокое обучение на Python
Все книги и статьи фактически устаревают за год.
В чем практиковаться нубу?
http://deeplearning.stanford.edu/tutorial
https://www.hackerrank.com/domains/ai
https://github.com/pytorch/examples
https://github.com/ChristosChristofidis/awesome-deep-learning#tutorials
Где набрать первый самостоятельный опыт?
https://www.kaggle.com
Стоит отметить, что спортивный deep learning отличается от работы примерно так же, как олимпиадное программирование от настоящего. За полпроцента точности в бизнесе борятся редко, а в случае проблем нанимают больше макак для разметки датасетов. На кагле ты будешь вилкой чистить свой датасет, чтобы на 0,1% обогнать конкурента.
Где работать?
https://www.indeed.com/q-deep-learning-jobs.html
Вкатывальщики могут устроиться программистами и дальше попроситься в ML-отдел
Есть ли фриланс в машобе?
Есть, https://www.upwork.com/search/jobs/?q=machine+learning
Но прожить только фриланся сложно, разве что постоянного клиента найти, а для этого нужно не быть тобой
Где посмотреть последние статьи?
http://www.arxiv-sanity.com
https://paperswithcode.com
https://openreview.net
Версии для зумеров (Килхер): https://www.youtube.com/channel/UCZHmQk67mSJgfCCTn7xBfew
Количество статей зашкваливающее, поэтому все читают только свою узкую тему и хайповые статьи, упоминаемые в блогах, твиттере, ютубе и телеграме, топы NIPS и прочий хайп. Есть блоги, где кратко пересказывают статьи, даже на русском
Где посмотреть must read статьи?
https://github.com/ChristosChristofidis/awesome-deep-learning#papers
https://huggingface.co/transformers/index.html
То, что обозревает Килхер тоже зачастую must read
Где ещё можно поговорить про анализ данных?
http://ods.ai
Нужно ли покупать видеокарту/дорогой пека?
Если хочешь просто пощупать нейроночки или сделать курсовую, то можно обойтись облаком. Google Colab дает бесплатно аналог GPU среднего ценового уровня на несколько часов с возможностью продления, при чем этот "средний уровень" постоянно растет. Некоторым достается даже V100.
Иначе выгоднее вложиться в GPU https://timdettmers.com/2019/04/03/which-gpu-for-deep-learning заодно в майнкрафт на топовых настройках погоняешь.
Когда уже изобретут AI и он нас всех поработит?
На текущем железе — никогда, тред не об этом
Кто-нибудь использовал машоб для трейдинга?
Огромное количество ордеров как в крипте так и на фонде выставляются ботами: оценщиками-игральщиками, перекупщиками, срезальщиками, арбитражниками. Часть из них оснащена тем или иным ML. Даже на швабре есть пара статей об угадывании цены. Тащем-то пруф оф ворк для фонды показывали ещё 15 лет назад.
Так-что бери Tensorflow + Reinforcement Learning и иди делать очередного бота: не забудь про стоп-лоссы и прочий риск-менеджмент, братишка
Список дедовских книг для серьёзных людей
Trevor Hastie et al. "The Elements of Statistical Learning"
Vladimir N. Vapnik "The Nature of Statistical Learning Theory"
Christopher M. Bishop "Pattern Recognition and Machine Learning"
Взять можно тут: https://www.libgen.is
Напоминание ньюфагам: немодифицированные персептроны и прочий мусор середины прошлого века действительно не работают на серьёзных задачах.
Disclaimer: Шапка сгенерирована нейросетью и нуждается в чистке. Исходник шапки: https://rentry.co/research-2ch
Предыдущий тред:
>>511426 (OP)
Пропущено 43 постов, 6 с картинками.
Везде одинаково считается. Я про это писал выше. Делается обычный проход, только в обратную сторону и вместо параметров их транспонированные матрицы. Производные прям в расчетах вообще обычно возникают только по функциям активации.
Если тебе нужно вычислять первую производную по одной конкретной текущей точки функции, где функция это вся нейросеть, то в принципе оно эквивалентно математически. Но только эта математика нахуй не нужна, она ничего не дает. В случае с вторыми производными вообще вся математика рушится и начинает расходится с реальностью. В лучшем случае оставаясь ее приближением/апроксимацией.
Ну короче я так и предполагал. Теоретически алгоритм кривоватый немного, но на матан ML-щики просто забивают и вытягивают за счёт гессианов, методов второго порядка или мощных оптимайзеров типа Адама. Спасибо бро. Просто пойми, я теоретик дохуя, я не критикую что типа вы все хуесосы, а я Дартаньян. Мне просто нужно знать теоретические ограничения метода и технологии. Вот я их и знаю теперь. Всем добра.
Прошлый тред: >>1272804 (OP)
Пропущено 553 постов, 128 с картинками.
Кстати, что насчёт пары-тройки примеров приложений ИИ без применения модели «искусственная нейронная сеть» с пруфами?
Ты не пони. Он отрицает не то, что нейросети - ИИ, а то, что ИИ в принципе существует.
На самом деле весь спор сугубо терминологический и прикладных последствий не имеет вообще независимо от того, кто подебил; но он костьми ляжет, лишь бы к машинному способу решения задач не применялся термин "интеллект".
Никакой этот "спор" не терминологический. Есть логически верный ответ на его шизу. Человек и есть машина, человек и есть нейросеть. Если интеллект смог появиться естественным образом, значит интеллект может быть создан и искусственным образом, законов нашей вселенной это никак не нарушает.
Локальные языковые модели (LLM): LLaMA, Gemma, DeepSeek и прочие №147 /llama/
Аноним
14/07/25 Пнд 22:16:57
№
Ответ
Здесь мы делимся рецептами запуска, настроек и годных промтов, расширяем сознание контекст и бугуртим с кривейшего тормозного говна.
Тред для обладателей топовых карт NVidia с кучей VRAM или мажоров с проф. картами уровня A100, или любителей подождать, если есть оперативная память. Особо терпеливые могут использовать даже подкачку и запускать модели, квантованные до 8 5 4 3 2 0,58 бит, на кофеварке с подкачкой на микроволновку.
Официальная вики треда с гайдами по запуску и базовой информацией: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/llama/
Инструменты для запуска на десктопах:
• Самый простой в использовании и установке форк llamacpp, позволяющий гонять GGML и GGUF форматы: https://github.com/LostRuins/koboldcpp
• Более функциональный и универсальный интерфейс для работы с остальными форматами: https://github.com/oobabooga/text-generation-webui
• Заточенный под ExllamaV2 (а в будущем и под v3) и в консоли: https://github.com/theroyallab/tabbyAPI
• Однокнопочные инструменты с ограниченными возможностями для настройки: https://github.com/ollama/ollama, https://lmstudio.ai
• Универсальный фронтенд, поддерживающий сопряжение с koboldcpp и text-generation-webui: https://github.com/SillyTavern/SillyTavern
• Альтернативный фронт: https://github.com/kwaroran/RisuAI
Инструменты для запуска на мобилках:
• Интерфейс для локального запуска моделей под андроид с llamacpp под капотом: https://github.com/Mobile-Artificial-Intelligence/maid
• Альтернативный вариант для локального запуска под андроид (фронтенд и бекенд сепарированы): https://github.com/Vali-98/ChatterUI
• Гайд по установке SillyTavern на ведроид через Termux: https://rentry.co/STAI-Termux
Модели и всё что их касается:
• Актуальный список моделей с отзывами от тредовичков: https://rentry.co/v6fpodzg (версия 2024-го https://rentry.co/llm-models )
• Неактуальный список моделей по состоянию на середину 2023-го: https://rentry.co/lmg_models
• Миксы от тредовичков с уклоном в русский РП: https://huggingface.co/Aleteian и https://huggingface.co/Moraliane
• Рейтинг моделей по уровню их закошмаренности цензурой: https://huggingface.co/spaces/DontPlanToEnd/UGI-Leaderboard
• Сравнение моделей по сомнительным метрикам: https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard
• Сравнение моделей реальными пользователями по чуть менее сомнительным метрикам: https://chat.lmsys.org/?leaderboard
Дополнительные ссылки:
• Готовые карточки персонажей для ролплея в таверне: https://www.characterhub.org
• Перевод нейронками для таверны: https://rentry.co/magic-translation
• Пресеты под локальный ролплей в различных форматах: https://huggingface.co/Virt-io/SillyTavern-Presets
• Шапка почившего треда PygmalionAI с некоторой интересной информацией: https://rentry.co/2ch-pygma-thread
• Официальная вики koboldcpp с руководством по более тонкой настройке: https://github.com/LostRuins/koboldcpp/wiki
• Официальный гайд по сопряжению бекендов с таверной: https://docs.sillytavern.app/usage/how-to-use-a-self-hosted-model/
• Последний известный колаб для обладателей отсутствия любых возможностей запустить локально: https://colab.research.google.com/drive/11U-bC6AxdmMhd3PF9vWZpLdi6LdfnBQ8?usp=sharing
• Инструкции для запуска базы при помощи Docker Compose: https://rentry.co/oddx5sgq https://rentry.co/7kp5avrk
• Пошаговое мышление от тредовичка для таверны: https://github.com/cierru/st-stepped-thinking
• Потрогать, как работают семплеры: https://artefact2.github.io/llm-sampling/
• Выгрузка избранных тензоров, позволяет ускорить генерацию при недостатке VRAM: https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1ki7tg7
Архив тредов можно найти на архиваче: https://arhivach.hk/?tags=14780%2C14985
Шапка в https://rentry.co/llama-2ch, предложения принимаются в треде.
Предыдущие треды тонут здесь:
>>1273771 (OP)
>>1269456 (OP)
Пропущено 548 постов, 58 с картинками.
ПЕРЕКАТ
>>1280475 (OP)
ПЕРЕКАТ
>>1280475 (OP)
ПЕРЕКАТ
>>1280475 (OP)
Вообще похуй на не нашего товарищ майора, пускай хоть обдрочатся на мои генерации.
БОТОДЕЛЫ!!!! Прикрепляйте новых ботов к оп-посту!!!!
Общий вопросов по чат-ботам и прочего тред.
Новости
• grok-4-0709 вышел на xAI API - https://docs.x.ai/docs/models/grok-4-0709
Фронтенды
• SillyTavern: https://github.com/SillyTavern/SillyTavern | https://docs.sillytavern.app | https://github.com/ntvm/SillyTavern (форк нв-куна)
• Гайды на таверну: https://rentry.co/Tavern4Retards | https://rentry.org/STAI-Termux (на андроид)
• Agnai: https://agnai.chat/
• Risu: https://risuai.xyz/
• Adventure-UI: https://rentry.co/CYOA_AdventureUI
• Cavern: https://github.com/Barbariskaa/Cavern
Модели
• Claude: https://docs.anthropic.com/en/docs
• GPT: https://platform.openai.com/docs
• Gemini: https://ai.google.dev/gemini-api/docs
• Grok: https://docs.x.ai/docs
• DeepSeek: https://api-docs.deepseek.com/
Пресеты
• Бургерский список: https://rentry.org/jb-listing
• Тредовский список: https://rentry.org/2ch-aicg-jb
Полезности
• Тредовский список: https://rentry.org/2ch-aicg-utils
• Сборник рентри: https://rentry.org/mrhd
Ботоводчество
• Чуб: https://characterhub.org | https://chub.ai/characters
• Гайды: https://rentry.org/meta_botmaking_list | https://rentry.co/card_theory
• Боты анонов: https://rentry.org/2chaicgtavernbots | https://rentry.org/2chaicgtavernbots2 | https://rentry.org/2chaicgtavernbots3
• Бургерские боты: https://rentry.org/meta_bot_list
Ресурсы
• Бесплатные API: https://github.com/cheahjs/free-llm-api-resources
• Арена: https://beta.lmarena.ai/
• OpenRouter: https://openrouter.ai/
• Чай: https://character.ai/
Прочее
• Термины LLM: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/llama/
• База по Клоду: https://rentry.org/how2claude
• Чекер ключей: https://github.com/kingbased/keychecker
• OAI Прокси: https://gitgud.io/reanon/nonono/
Мета
• Архив тредов: https://rentry.org/2ch-aicg-archives3
• Тредовые ивенты: https://rentry.org/2chaicgthemedevents
• Реквесты ботоделам: https://rentry.org/2ch-aicg-requests2
• Локальные языковые модели: >>1269456 (OP)
• Шаблон шапки: https://rentry.org/shapka_aicg
Прошлый тред: >>1275748 (OP)
Пропущено 1532 постов, 198 с картинками.
Генератор тредшотов: https://glif.app/@Meson/glifs/cm2e1w1g300024yvf141n7ot0
https://arhivach.xyz/thread/1084063/
Пропущено 179 постов, 115 с картинками.
т.е мне нужна ии которая сможет взять фото человека (допустим меня) и сделать его только допустим в другом месте, с другим выражением лица, в другой одежде и тд
Если у кого-то есть подобная ии то прошу дать мне ее
Пропущено 1 постов, 2 с картинками.
Прошлый тред: >>1269464 (OP)
Пропущено 499 постов, 86 с картинками.
https://2ch.hk/ai/res/1277468.html
https://2ch.hk/ai/res/1277468.html
https://2ch.hk/ai/res/1277468.html
>и чем человеческое мышление отличается от мышления ИИ что у ИИ этого нет?
ИИ нет.
ты забыл, что они предобученные?
Если их гонять по шахматам, то и модель шахматной доски будет.
Основные проблемы в том, что у них нет модели трёхмерности мира вовсе. А значит на многие вопросы, связанные с пространством и миром они отвечать не могут.
>>1276199
>Просто пиздаболы типа альтмана чтобы греть инвесторов позиционируют нейронки как таблетку для всего и от всего
Именно. А по факту хороши не нейронки для всего а узкоспециальным.
>>1276839
Нейронка не должна уметь считать и до трёх (и не умеет вроде). Им дали калькулятор. Их главная задача понять, как перевести задание на язык формулы, формулу на язык скрипта.
Или эти дебилы натаскали её угадывать результаты?
>>1276842
но почему-то до сих пор нет качественной коммерческой нейронки, которая бы посчитала видимые на фото предметы.
А всего-то надо на каждый обнаруженный предмет подавать сигнал на счётчик. Или обвести кружочком, а потом посчитать кружочки классическим алгоритмом.
>>1276899
Вспомнилось, как порно сильно протолкнуло VHS а потом и разработку потокового видеокодирования-декодирования.
Локальные языковые модели (LLM): LLaMA, Gemma, DeepSeek и прочие №146 /llama/
Аноним
12/07/25 Суб 12:28:34
№
Ответ
Здесь мы делимся рецептами запуска, настроек и годных промтов, расширяем сознание контекст и бугуртим с кривейшего тормозного говна.
Тред для обладателей топовых карт NVidia с кучей VRAM или мажоров с проф. картами уровня A100, или любителей подождать, если есть оперативная память. Особо терпеливые могут использовать даже подкачку и запускать модели, квантованные до 8 5 4 3 2 0,58 бит, на кофеварке с подкачкой на микроволновку.
Официальная вики треда с гайдами по запуску и базовой информацией: https://2ch-ai.gitgud.site/wiki/llama/
Инструменты для запуска на десктопах:
• Самый простой в использовании и установке форк llamacpp, позволяющий гонять GGML и GGUF форматы: https://github.com/LostRuins/koboldcpp
• Более функциональный и универсальный интерфейс для работы с остальными форматами: https://github.com/oobabooga/text-generation-webui
• Заточенный под ExllamaV2 (а в будущем и под v3) и в консоли: https://github.com/theroyallab/tabbyAPI
• Однокнопочные инструменты с ограниченными возможностями для настройки: https://github.com/ollama/ollama, https://lmstudio.ai
• Универсальный фронтенд, поддерживающий сопряжение с koboldcpp и text-generation-webui: https://github.com/SillyTavern/SillyTavern
• Альтернативный фронт: https://github.com/kwaroran/RisuAI
Инструменты для запуска на мобилках:
• Интерфейс для локального запуска моделей под андроид с llamacpp под капотом: https://github.com/Mobile-Artificial-Intelligence/maid
• Альтернативный вариант для локального запуска под андроид (фронтенд и бекенд сепарированы): https://github.com/Vali-98/ChatterUI
• Гайд по установке SillyTavern на ведроид через Termux: https://rentry.co/STAI-Termux
Модели и всё что их касается:
• Актуальный список моделей с отзывами от тредовичков: https://rentry.co/v6fpodzg (версия 2024-го https://rentry.co/llm-models )
• Неактуальный список моделей по состоянию на середину 2023-го: https://rentry.co/lmg_models
• Миксы от тредовичков с уклоном в русский РП: https://huggingface.co/Aleteian и https://huggingface.co/Moraliane
• Рейтинг моделей по уровню их закошмаренности цензурой: https://huggingface.co/spaces/DontPlanToEnd/UGI-Leaderboard
• Сравнение моделей по сомнительным метрикам: https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard
• Сравнение моделей реальными пользователями по чуть менее сомнительным метрикам: https://chat.lmsys.org/?leaderboard
Дополнительные ссылки:
• Готовые карточки персонажей для ролплея в таверне: https://www.characterhub.org
• Перевод нейронками для таверны: https://rentry.co/magic-translation
• Пресеты под локальный ролплей в различных форматах: https://huggingface.co/Virt-io/SillyTavern-Presets
• Шапка почившего треда PygmalionAI с некоторой интересной информацией: https://rentry.co/2ch-pygma-thread
• Официальная вики koboldcpp с руководством по более тонкой настройке: https://github.com/LostRuins/koboldcpp/wiki
• Официальный гайд по сопряжению бекендов с таверной: https://docs.sillytavern.app/usage/how-to-use-a-self-hosted-model/
• Последний известный колаб для обладателей отсутствия любых возможностей запустить локально: https://colab.research.google.com/drive/11U-bC6AxdmMhd3PF9vWZpLdi6LdfnBQ8?usp=sharing
• Инструкции для запуска базы при помощи Docker Compose: https://rentry.co/oddx5sgq https://rentry.co/7kp5avrk
• Пошаговое мышление от тредовичка для таверны: https://github.com/cierru/st-stepped-thinking
• Потрогать, как работают семплеры: https://artefact2.github.io/llm-sampling/
• Выгрузка избранных тензоров, позволяет ускорить генерацию при недостатке VRAM: https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1ki7tg7
Архив тредов можно найти на архиваче: https://arhivach.hk/?tags=14780%2C14985
Шапка в https://rentry.co/llama-2ch, предложения принимаются в треде.
Предыдущие треды тонут здесь:
>>1269456 (OP)
>>1265422 (OP)
Пропущено 515 постов, 53 с картинками.