Fundamentos de RAG
Esqueça o Ctrl+F! 🤯 Com RAG, seus documentos responderão às suas perguntas diretamente. 😎 Tutorial passo a passo com Hugging Face e ChromaDB. Liberte o poder da IA (e impressione seus amigos)! 💪
A melhor ferramenta de gerenciamento de dispositivos de áudio de entrada em tempo real
Gerencie os dispositivos de áudio de entrada diretamente da barra superior do Ubuntu com Input audio device manager. Esta aplicação está totalmente integrada com o último sistema operacional Ubuntu. Gerencie seus dispositivos de áudio de entrada de maneira rápida e fácil. Baixe agora e assuma o controle dos seus dispositivos!
Input audio device manager é uma ferramenta intuitiva projetada para gerenciar os dispositivos de áudio de entrada de maneira rápida e fácil. Ele se integra perfeitamente à barra superior do Ubuntu, fornecendo controle total ao alcance de suas mãos.
Clone o repositório com https
git clone https://github.com/maximofn/input_audio_device.git
ou com ssh
git clone git@github.com:maximofn/input_audio_device.git
Verifique se você não tem nenhum ambiente venv ou conda instalado
if [ -n "$VIRTUAL_ENV" ]; thendeactivatefiif command -v conda &>/dev/null; thenconda deactivatefi
Execute este script
./add_to_startup.sh
Depois de reiniciar o computador, o Input audio device manager será iniciado automaticamente.
Se você gostou, considere dar ao repositório uma estrela ⭐, mas se você realmente gostou, considere me comprar um café ☕.
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😠 Seus commits parecem escritos em uma língua alienígena? 👽 Junte-se ao clube! 😅 Aprenda Conventional Commits em Python e pare de tortura sua equipe com mensagens enigmáticas. git-changelog e commitizen serão seus novos melhores amigos. 🤝
Você já conversou com um LLM e ele lhe respondeu algo que parece ter bebido café de máquina a noite toda? 😂 Isso é o que chamamos de alucinação no mundo dos LLMs! Mas não se preocupe, pois não é que seu modelo de linguagem esteja louco (embora às vezes possa parecer isso 🤪). A verdade é que os LLMs podem ser um pouco... criativos quando se trata de gerar texto. Mas graças ao DoLa, um método que usa camadas de contraste para melhorar a viabilidade dos LLMs, podemos evitar que nossos modelos de linguagem se transformem em escritores de ficção científica 😂. Nesta publicação, explicarei como o DoLa funciona e mostrarei um exemplo de código para que você possa entender melhor como tornar seus LLMs mais confiáveis e menos propensos a inventar histórias. Vamos salvar nossos LLMs da loucura e torná-los mais úteis! 🚀
Espaço para calcular a memória necessária para executar um modelo
Seu colega Filipao está escrevendo código que é difícil de ler? Compartilhe com ele este formatador de código que eu mostro neste post! Venha e aprenda a formatar o código para torná-lo mais compreensível. Não vamos resolver os problemas de Filipao, mas pelo menos você não sofrerá ao lê-lo
Declare redes neurais de forma clara no Pytorch
Os espaços do Hugging Face nos permitem executar modelos com demos muito simples, mas e se a demo quebrar? Ou se o usuário a deletar? Por isso, criei contêineres docker com alguns espaços interessantes, para poder usá-los localmente, aconteça o que acontecer. Na verdade, se você clicar em qualquer botão de visualização de projeto, ele pode levá-lo a um espaço que não funciona.
Dataset com piadas em inglês
Dataset com traduções de inglês para espanhol
Dataset com filmes e séries da Netflix