Мой любимый автор книг по математике Очков Валерий Федорович предложил задачу для среды SimInTech. На самом деле он вызвал меня на дуэль и предложил выяснить, кто лучше сделает решение определенной задачи в виде структурной схемы.
Задача связана с остойчивостью судна, а значит с нахождением центра масс, тела погруженного в жидкость. Поэтому на картинке Пифагор объясняет Архимеду как найти площадь путем обстрела мишени.
Несколько лет назад я решил полностью обновить компьютер. Интереса ради (а ещё из-за урезанного бюджета) в качестве основы была выбрана пара зеонов на относительно неплохой материнке. Не буду расписывать все комплектующие, т.к. для истории они не так важны и, вероятно, для этого понадобится ещё одна статья.
После сборки на сие чудо было решено накатить 11 винду, т.к. было интересно потыкать, по мощности железа хватало за глаза, а ограничения обходились парой записей в реестре. После возни с настройками и выпиливания тогда ещё не очень большого количества мусора система пару лет стабильно работала: тянула базовые задачи, разработку на Python, Java и Wiring, игры, какое-то время была хостом для нескольких ботов, иногда обновлялась. Система была прекрасным инструментом и всё было хорошо... до поры.
Привет, Хабр! Изначально Ubuntu Server создавался как легкая и производительная операционная система для работы с задачами на серверах. Именно поэтому на них по умолчанию не устанавливается графический интерфейс (GUI) — это позволяет экономить ресурсы, ускорять работу системы и повышать ее безопасность.
Однако бывают ситуации, когда графический интерфейс на сервере все же необходим. Например, если вам нужно запускать привычные десктопные программы прямо на сервере, тестировать приложения с графическим управлением и решать другие задачи. Под катом пошагово покажем, как установить GUI, на примере сервера Ubuntu 24.04 с минимальной конфигурацией.
После выхода первой статьи про svg-виджеты для tcl/tk прошло более года. За это время вышел не только tcl/tk версии 9.0, но и сам пэт-проект возмужал и продолжает взрослеть. Напомним, что проект svgwidgets, примеры и интерпретаторы tcl/tk с необходимыми пакетами для работы с svg-виджетами можно найти на github-е.
В проекте svgwidgets на github-е можно найти версию интерпретатора tclexecomp как для linux64 (папка tclexexcomp902), собранного из исходников tcl/tk-9.0.2, так и версию интерпретатора на базе tcl/tk-8.6 для платформ Linux64 и Win64 (папка tclexecomp200).
К ранее созданному на github-е подкаталогу examples/CryptoArmPKCS_Test, в котором выложен исходный код криптографической утилиты для работы с электронной подписью cryptoarmpkcs, который предназначен для запуска на платформе Linux64 в среде tcl/tk-9, добавлены аналогичные папки для запуска утилиты cryptoarmpkcs в среде tcl/tk-8.6 на платформах Linux64 (папка examples/CryptoArmPKCS_Test_Tk86) и Win64 (папка examples/CryptoArmPKCS_Test_Tk86_Win64). Для запуска этой утилиты ничего дополнительного устанавливать на свой компьютер не требуется. Достаточно выбрать соответствующий интерпретатор из папки tclexecomp200 или tclexexcomp902 и выполнить файл mainguipkcs_svg.tcl из соответствующей папки ~/examples/CryptoArmPKCS_Test, например:
C:>C:\Temp\tclexecomp64_v200_svg_Win64.exe c:\Temp\CryptoArmPKCS7_Test_Tk86_Win64\mainguipkcs_svg.tcl
Привет, Habr! Меня зовут Алексей Рудак, и я основатель компании Lingvanex — компании, которая уже 7 лет делает решения для машинного перевода и распознавания речи.
В этой статье я бы хотел рассказать про наш инструмент для тренировки языковых моделей, который шесть лет назад родился из простого набора скриптов. Но постепенно усложняяcь, он стал включать в себя функции разметки данных, фильтрации датасетов, генерации данных и тестирования. В какой-то момент инструмент стал настолько функциональный, что я решил сделать ему красивый UI и назвать его - Data Studio.
Итак, что же такое Data Studio ?
Data Studio — это инструмент для работы с задачами обработки естественного языка (NLP), который мы используем в основном для улучшения качества перевода текста.
С помощью Data Studio можно обучать модели перевода, настраивать различные параметры для этих тренировок, токенизировать данные, фильтровать их по различным параметрам, собирать метрики, создавать данные для обучения, тестирования и валидации и многое другое.
Общий процесс создания языковой модели для перевода выглядит так:
1) Предобработка данных: этап подготовки данных перед обучением модели.
2) Фильтрация с использованием структурных и семантических фильтров.
3) Сбор общего набора данных: удаление избыточности, равномерное распределение тем и длин, сортировка.
4) Тегирование для классификации данных.
5) Загрузка общего набора данных в Data Studio для проверки.
6) Создание данных для валидации и тестирования модели.
7) Обучение модели.
Настраиваем рабочие столы (Spaces) на macOS.
Не всем нужно сразу несколько мониторов, часто удобнее использовать один.
О том, как делать это эффективно, читайте далее.
"Разум — самое важное явление во Вселенной; он способен выходить за границы физических законов и трансформировать мир. Человеческий разум позволил нам преодолеть ограничения нашей биологической природы и изменить самих себя."
— Рэй Курцвейл. «Эволюция разума».
Удивительный мир искусственного интеллекта может нам открыться в полной мере лишь тогда, когда мы с вами cможем увидеть положительные результаты его работы, особенно созданные при нашем непосредственном участии. Эти результаты должны быть понятны и объяснимы каждому человеку, а также они должны быть этичны, непредвзяты и не нарушать закон.
На сегодняшний день искусственный интеллект может делать многое, например: написать текст нового стихотворения или даже целого рассказа, воспроизвести его различными голосами знаменитых актеров или музыкантов, проанализировать большое количество числовых данных и составить прогноз на будущее, играть с нами или сразу с тысячью людей в компьютерные игры. Пожалуй, самое впечатляющее, на мой взгляд, то, что может делать искусственный интеллект сегодня – это создавать уникальные и невероятные изображения. Эти изображения могут быть воплощением трехмерного мира фантастического будущего в компьютерной игре или быть виртуальной симуляцией окружающего нас мира. Изображения могут быть трехмерными или двумерными, а также могут быть выполнены в различных стилях живописи знаменитых художников разных периодов времени. Но самое интересное то, что на этих изображениях могут появиться существа или предметы, не существующие в нашем мире.
Текстовая инверсия (Textual Inversion) – это метод, который позволяет добавлять новые объекты или стили к имеющейся у нас модели. Файлы текстовой инверсии с объектами обычно имеют небольшой размер с расширением .pt или .safetensors. По сути, эти файлы являются дополнительными модулями для Stable Diffusion WebUI Forge и используемой нами модели FLUX.1 (например, flux1-dev-bnb-nf4-v2.safetensors), которые отображаются на закладке Txt2img / Textual Inversion.
После серии статей про svg-виджеты в tcl/tk, меня не оставляло чувство какой-то незавершенности. Всматриваясь в проект svgwidgets, стало понятно, что не хватает утилиты с удобным интерфейсом для генерации градиентной заливки.
LoRA (Low-Rank Adaptation) – это вспомогательная модель, основное назначение которой заключается в ускорении обработки запросов (prompt) от пользователя и вычислений при генерации тех или иных специальных объектов на изображении.
Другими словами, когда мы с вами используем модель FLUХ.1, а нам надо детально прорисовать на нашем изображении руки или фигуру человека, мы используем дополнительно вспомогательную модель LoRA, которая выполняет только одну определенную ей задачу.
Также различные модели LoRA используют для усиления стилизации изображений. Например, если нам надо нарисовать персонажа в стиле одного из известных мультфильмов, то существует большое количество соответствующих специальных моделей LoRA.
Особенность моделей LoRA заключается в том, что они в несколько раз меньше по объему, чем основные модели, которые мы используем, и поэтому они работают значительно быстрее основных при выполнении специализированных задач.
Как мы с вами усвоили из прошлого урока, основная задача функции Hires.fix – не увеличение разрешения изображения, а улучшение качества мелких деталей финального изображения без изменения композиции.
Важно отметить, Hires.fix работает более эффективно, если с улучшением деталей вы одновременно увеличиваете разрешение изображения.
Но у Hires.fix есть и некоторые скрытые возможности, которые могут помочь изменить какую-то важную деталь нашего исходного изображения.
Давайте узнаем, как нам это сделать.
Для этого:
· Переходим на закладку «Settings».
· Находим слева в списке раздел «UI alternatives».
· Выбираем две опции: «Hires fix: show hires checkpoint and sampler selection (requires Reload UI)» и «Hires fix: show hires prompt and negative prompt (requires Reload UI)».
· Применяем настройки.
· Перезагружаем интерфейс.
На предыдущем уроке мы с вами создали, сохранили и улучшили наше первое изображение из запроса «smiling cyberpunk cat in purple bowler hat with blue cyber eye sitting in cafe drinking coffee, photorealistic, perfect composition, cinematic shot, intricate details, hyper detail, cool color palette, muted colors, very detailed, sharp focus». При этом мы с вами не рассматривали функциональное назначение и не использовали другие параметры генерации изображения, которые находятся слева на закладке Txt2img/Generation пользовательского интерфейса, как показано на рисунке ниже:
Как превратить скучные слайды в интерактивную демонстрацию, где код можно запускать прямо на месте? В этой статье попробуем перенести презентацию в браузер, а затем — в «блокнот». Интерактивные среды, такие как Jupyter Notebook, Observable, Mathematica, WLJS Notebook, позволяют создавать живые презентации, лекции и наглядные материалы для коллег или студентов. Они незаменимы и для визуализации моделей, симуляций и любых данных.
Под катом — примеры, пошаговый разбор и демо вживую.
После того как мы с вами создали наше первое собственное уникальное изображение из запроса «smiling cyberpunk cat in purple bowler hat with blue cyber eye sitting in cafe drinking coffee, photorealistic, perfect composition, cinematic shot, intricate details, hyper detail, cool color palette, muted colors, very detailed, sharp focus», нам нужно было его сохранить на своем компьютере. С этой задачей мы успешно справились еще в прошлой главе. Теперь давайте посмотрим, какие еще есть интересные функции (находятся под созданным изображением), которые могут нам пригодиться сразу после создания изображения.
Мы уже с вами познакомились с возможностью создания первого тестового изображения с помощью запроса (prompt): «Astronaut in a jungle, cold color palette, muted colors, very detailed, sharp focus».
Для этого мы добавили наш запрос в окно ввода запроса (prompt) и нажали кнопку создания изображения «Generate», как это показано на рисунке ниже:
Казалось бы, нам нужно жать мышкой на файл run.bat, но, увы, это не так.
Давайте возьмем для себя за первое правило всегда запускать перед работой файл update.bat. Да, именно он позволит нам всегда использовать самую последнюю версию нашей сборки Stable Diffusion WebUI Forge.
Перед тем как запускать программу Stable Diffusion WebUI Forge, по рекомендации разработчика нам необходимо подготовить свой компьютер к тяжелой работе и сделать некоторые настройки, а именно изменить размер файла подкачки системы.
Для этого наводим курсор мышки на иконку «Мой компьютер», нажимаем правой кнопкой мыши и выбираем «Свойства».
В Windows 10 откроется следующее окно:
После установки системы Stable Diffusion WebUI Forge, которая обеспечит нам удобный интерфейс и работу с большим числом различных функций и параметров, нам теперь необходимо скачать файл нужной нам версии модели FLUX.1, которая бы быстро и качественно работала на нашем компьютере.
Напомню вам, что есть три основные версии модели, созданные разработчиками Black Forest Lab:
Для того чтобы определиться с выбором сборки (или дистрибутива), нам необходимо с вами получить нужную информацию от нашей операционной системы, чтобы узнать версию CUDA (Compute Unified Device Architecture).
CUDA – это технология, работающая на базе программно-аппаратной архитектуры, которая позволяет повысить производительность параллельных вычислений. Параллельные вычисления – это вычисления, при которых процесс разработки программного обеспечения делится на потоки. Потоки обрабатываются параллельно и взаимодействуют между собой в процессе обработки. Технология CUDA поддерживается процессорами видеокарт NVIDIA, которые используют системы генеративного искусственного интеллекта для создания различного контента[i].
Для определения версии CUDA в строке поиска наберем и выполним команду cmd, как показано на рисунке ниже:
Настройка Ubuntu под индивидуальные задачи — это создание собственного уюта. В этой статье я поделюсь своим опытом кастомизации системы.
