User
Всем привет.
Я хочу с вами поделиться результатами эксперимента по созданию интерактивного NPC на Unreal Engine 5.
Speech recognition, Text-to-speech, LLM модели, LipSync, MetaHuman и все это без использования сторонних сервисов.
Видео работы и ссылка на демо версию прилагается.
Если вам интересно увидеть результат и обсудить перспективы интерактивных NPC в игровой индустрии - добро пожаловать под кат.
На фоне развития генеративных и больших языковых моделей набирают обороты векторные базы данных. В прошлый раз в блоге beeline cloud мы обсудили, насколько этот тренд устойчив, а также предложили несколько книг для желающих погрузиться в тему. Сегодня же мы собрали компактную подборку открытых СУБД и поисковых движков, способных помочь в разработке систем ИИ. Обсуждаем такие инструменты, как Lantern, LanceDB, CozoDB, ArcadeDB, Dart Vector DB, Marqo и Orama.
Итак, одним прекрасным утром вы проснулись и решили, что вам нужно попробовать Arch. Вам нравиться всё настраивать под себя, избавляясь от лишнего мусора и вообще вы хотите досконально разобраться в Linux. Но главной проблемой подобных дистрибутивов является то, что нужно уметь с ними работать. Хотя-бы установить. И если изучение самого Arch ложиться сугубо на плечи читателя, то с установкой мы сейчас и разберёмся.
Вероятно, вы слышали о планировщике Go раньше, но насколько хорошо мы знает о том как он работает? Как он связывает горутины с потоками?
Разберем по очереди операции, которые выполняет планировщик.
Привет, я Паша, разработчик в Yandex Infrastructure, и я катаю гусей. С 2019 года я развиваю S3-хранилище как для внутренних пользователей Яндекса, так и для клиентов Yandex Cloud. А «гусём» называется наш бэкенд S3 API: он написан на Go, а из словосочетания Go + S3 получился goose. Возможно, вы также слышали про GeeseFS — это наш высокопроизводительный FUSE-клиент для S3. C его помощью вы можете на своём ноутбуке или виртуалке подмонтировать папку, которая будет работать с бакетом S3.
Для чего нам «гуси» и прочая орнитология? Яндексовая инсталляция хранилища S3 хранит миллиарды файлов. Это огромные объёмы данных, а также метаданных. Для хранения метаданных мы научились использовать умное шардирование, и теперь сами управляем распределением занятого места и нагрузкой между шардами баз.
Так что сегодня я расскажу, как сделать так, чтобы ни один клиент, даже с самым неудобным паттерном нагрузки, не положил сервис.
Привет! Меня зовут Василий Землянов, я занимаюсь разработкой ML-инфраструктуры. Несколько лет я проработал в команде, которая делает споттер — специальную маленькую нейросетевую модельку, которая живёт в умных колонках Яндекса и ждёт от пользователя слова «Алиса». Одной из моих задач в этой команде была квантизация моделей. На пользовательских устройствах мало ресурсов, и мы решили, что за счёт квантизации сможем их сэкономить — так в итоге и вышло.
Потом я перешёл в команду YandexGPT. Вместо маленьких моделей я стал работать с очень крупными. Мне стало интересно, как устроена квантизация больших языковых моделей (LLM). Ещё меня очень впечатляли истории, где люди берут гигантские нейросети, квантизируют в 4 бита и умудряются запускать их на ноутбуках. Я решил разобраться, как это делается, и собрал материал на доклад для коллег и друзей. А потом пришла мысль поделиться знаниями с более широкой аудиторией, оформив их в статью. Так я и оказался на Хабре :)
Надеюсь, погружение в тему квантизации будет интересно как специалистам, так и энтузиастам в сфере обучения нейросетей. Я постарался написать статью, которую хотел бы прочитать сам, когда только начинал изучать, как заставить модели работать эффективнее. В ней мы подробно разберём, зачем нужна квантизация и в какой момент лучше всего квантизовать модель, а ещё рассмотрим разные типы данных и современные методы квантизации.
У Kafka есть множество способов применения, и у каждого способа есть свои особенности. В этой статье разберём, чем Kafka отличается от популярных систем обмена сообщениями; рассмотрим, как Kafka хранит данные и обеспечивает гарантию сохранности; поймём, как записываются и читаются данные.
Статья подготовлена на основе открытого занятия из видеокурса по Apache Kafka. Авторы — Анатолий Солдатов, Lead Engineer в Авито, и Александр Миронов, Infrastructure Engineer в Stripe. Базовые темы курса доступны на Youtube.
Примерно шесть лет назад я написал пост о том, как пишу HTTP-сервисы на Go, и сегодня я снова хочу рассказать, как пишу HTTP-сервисы.
Тот пост оказался довольно популярным и вызвал обсуждения, повлиявшие на то, как я делаю это сегодня. И спустя годы ведения подкаста Go Time, обсуждения Go в X/Twitter и поддержки подобного кода я решил, что настало время обновить информацию.
(Если вы педант и скажете, что Go не совсем 13 лет, то я отвечу, что начал писать HTTP-сервисы на Go версии .r59.)
В этом посте рассматривается широкий спектр тем, связанных с созданием сервисов на Go
Статья о том, как внедрить и как продуктивно использовать систему статусов в персональных проектах.
Гайд предназначен для пользователей Obsidian. Однако, если вы к таковым не причисляетесь, то можете ознакомиться только с описанием системы статусов. Возможно, что вам сам подход понравится и у вас впоследствии получится адаптировать его в своих инструментах.
7 месяцев назад я стала тимлидом. От своих разработчиков я собираю обратную связь раз в пару месяцев. Поняла, что главный запрос от новичков — полезные и емкие инструкции по типовым задачам. Решила начать с таска, который наши программисты выполняют чуть ли не каждый день — ускорение сайтов. Если вы искали сборник лайфхаков, который можно спокойно отправить своим джунам — эта статья для вас. И для джунов, конечно. Инструменты проверки, оптимизация изображений, блокировка рендеринга — о всех этапах ускорения без воды с кодом и скринами.
В начале — пару слов о себе. Меня зовут Полина и я работаю «Rocket Business» уже несколько лет. Свой путь от джуна до тимлида прошла именно здесь. Поэтому своим мини-пособием решила делиться в корпоративном блоге: оставляю в помощь потомкам и аудитории Хабра.
В этой статье обсудим уровни изолированности транзакций и как их можно использовать на своих проектах. Среди прочего эту тему часто поднимают на собеседованиях, поэтому в том или ином виде с ней знакомы многие. Но здесь мы разберем некоторые нюансы.
Если у вас есть собственные кейсы, которыми вы бы хотели поделиться, пишите в комментариях.
Привет, Хабр! Меня зовут Рафаэль Мустафин, я ментор на курсе «Go-разработчик» в Яндекс Практикуме. Эта статья посвящена нюансам цикла range в Go. Мы рассмотрим распространённые подводные камни, лучшие практики и интересные изменения, ожидаемые в Go 1.22.
Привет, меня зовут Олег Свидченко, я — Chief Data Scientist. Работаю в ассоциации «Цифровые технологии в промышленности». Если вы недавно перешли из крупной технологической компании в нефтегазовую или только планируете этот переход, либо слышали про машинное обучение только в теории, но у вас нет практики его применения в конкретных, особенно промышленных проектах, эта статья для вас.
Когда я искал новое место работы, сперва рассматривал крупные IT-компании, но решил, что мне неинтересно допиливать 0,1% к точности поиска. А в промышленности — непаханное поле, можно внедрять интересные технологии крупными мазками и решать задачи, которые еще не исследовались. Хотя меня пугали страшилками, что будет строгий дресс-код, жесткий график, неудобный офис и скучные проекты...
Многие из нас замечают, что с увеличением числа онлайн-сервисов, контроль над личными данными кажется ускользающим. Наши файлы и личная информация хранятся на удаленных серверах, защищенные паролями и методами двухфакторной аутентификации, и доступны нам только до тех пор, пока мы оплачиваем подписку. Но что произойдет, если потеряется SIM-карта, истечет срок подписки, или если вдруг аккаунт будет заблокирован из-за санкций? Есть ли план на случай, если сервис, который мы используем для работы с паролями или заметками, внезапно прекратит свое существование? Как тогда быть с экспортом и импортом данных? Это вопросы, о которых задумывается каждый из нас, исследуя цифровую эру и свое место в ней.
Эта статья предлагает уникальный взгляд на то, как мы можем взять лучшее из прошлого и будущего, чтобы исправить ошибки в управлении данными. Она расскажет о методах, позволяющих вновь контролировать личную информацию, обезопасить её от утечек и избежать ограничений, налагаемых поставщиками услуг. Кроме того, статья раскрывает, как сделать личные данные одновременно более открытыми и защищёнными.
Много лет существуют Google Earth + Street View и в свое время они вызвали восторг, когда можно виртуально погулять в заморских странах, в Гималая или же по двору детства. Это было очень необычно для тех времен, когда еще кругом щебетали dial-up модемы.
С тех пор прошло 20 лет: теперь трассировка лучей в играх это реальность и видеокарты нагревают воздух не только из-за трехмерной графики в UE5 или Unity, но и майнят крипту/запускают нейросети. Новомодные метавселенные - это хорошо забытое старое, когда маркетинг пытается донести потребителям что без взаимодействия в дополненной реальности общаться и вести бизнес в социальных сетях несовременно. А визуализация геоданных не так далеко ушла от изначальной идеи из Earth. Если вдруг эти сервисы окажутся недоступны, то с чем мы останемся вместо?
В мае этого года вышла первая версия streets-gl - отображение 3D карт OpenStreetMap в браузере. По качеству картинки и поддерживаемым тегам, на мой взгляд, это лучший проект!
Привет! Меня зовут Данила, и я фронтенд-разработчик в KTS.
Однажды в одном из своих проектов мне потребовалось реализовать кастомный текстовый редактор на React.js. Задача показалась мне довольно интересной, и я решил рассказать о своем опыте. В статье я поэтапно покажу, как можно создать текстовый редактор с базовыми функциями.
Надеюсь, информация будет полезной и сэкономит кому-то время и силы.