Мы решили проверить технологию, на которой основан ChatGPT, посмотреть актуальное состояние open-source GPT-like моделей и ответить на вопрос — можно ли обучить GPT-like модель в домашних условиях?

Для эксперимента выбрали LLaMA и GPT-J и не самый мощный ПК с видеокартой Nvidia GTX 1080TI с 11 GB VRAM. Оказалось, что этого достаточно не только, чтобы загрузить модель, но и дообучить ее (fine-tune). Рассказываем — как мы это сделали.

Привет, Хабр!

Данный пост посвящён DIY разработке Ethernet-RS485 шлюза. Цель данного шлюза – обеспечение централизованного управления нодами Mysensors со стороны контроллера умного дома.

Недавно меня таки достали провода, дюпоны, навесная пайка и т.п. и было принято давно оттягиваемое решение — сделать свои платы с нуля, т.е. всё по серьёзному. :)
Сказано — сделано!

Первым делом была разработана и нарисована принципиальная схема шлюза, в которой я постарался учесть все свои хотелки и пожелания. Далее произведена компоновка и подгонка платы под требуемые размеры (50x50мм). И последний этап, это заказ плат на производстве. Я заказывал на фабрике JLCPCB, 5 плат — 2$ + доставка.

Данный шлюз построен на базе МК STM32F103CB(8)T6. В качестве Ethernet чипа выступает достаточно известная микросхема от WIZnet — W5500. Транспортом данного шлюза в сети Mysensors является проводной интерфейс RS485. В качестве драйвера RS485 был выбран чип — MAX13488EESA+T, в том числе и в связи с наличием у него режима автоматического выбора направления приёма/передачи.