Не так давно термин «цифровой двойник» был передовой, меняющей парадигму, но лишь концепцией, которая обещала произвести революцию в отраслях, предоставив динамическое цифровое зеркало физических систем. Сегодня эта инновация вышла далеко за рамки своей первоначальной предпосылки. Она созрела и превратилась в тонкую экосистему.

Небольшое интро, в котором многие себя узнают

Как часто, листая продуктовый каталог в интернет-магазине одежды, вы не находили товар нужного вам оттенка?

Наткнувшись на юбку мечты, вы перебираете в уме все имеющиеся в арсенале аксессуары и понимаете, что ничего подходящего нет. Нужно срочно искать нечто как минимум идеальное для этого образа! Но как перебирать товары вручную? Как отфильтровать их по ограниченному набору предлагаемых цветов? 

А теперь представьте, что вас пригласили на свадьбу с заранее определенной палитрой желательных цветов для костюма. Согласитесь, вероятность успеха в поисках не так велика в условиях, если нужно подобрать, например, светло-пурпурный.

И вопрос работы с оттенками является важным не только при подборе гардероба.

Сфера интерьерного дизайна неразрывно связана с цветовыми решениями при согласовании элементов декора, выборе краски, обоев и отделочных материалов;

Цифровой дизайн работает с логотипами, баннерами, интерфейсами, в которых также важна колористика;

Индустрия красоты: подбор оттенков косметики, которые будут гармонировать с кожей и одеждой клиента;

Искусство: анализ цветовой палитры произведений искусства, реставрация картин, создание новых произведений с учетом цветовых гармоний;

Реклама: создание ярких и запоминающихся  материалов с учетом психологии восприятия цвета;

Автомобили и мотоциклы: поиск краски для маскировки царапин или полной перекраски, чтобы цвет точно соответствовал оригиналу; выбор аксессуаров  — диски, накладки, коврики и чехлы, которые соответствуют цвету транспортного средства.

В этой статье я расскажу про свой опыт решения рабочей задачи — анализ отзывов о компании от пользователей. Мы разберем возможные ошибки и посмотрим на пример кода и реальных данных. Гайд будет полезен всем, у кого нет большого опыта в анализе данных или работе с LLM через API.

На прошедшей неделе вышло сразу несколько новых Open Source LLM. Разбираемся, что в них особенного, а также как и зачем их запускать локально.