AI-агенты

Как я несколько часов гуглил, чтобы потом за 15 минут запустить локальный DeepSeek для Python и SQL

Обложка: Как я несколько часов гуглил, чтобы потом за 15 минут запустить локальный DeepSeek для Python и SQL

Полгода назад мне понадобился личный AI помощник (знаю...звучит слишком пафосно и мне самому это словосочетание не нравится) для работы на своем ноутбуке на Windows. В основном для достаточно простых вещей. Посмотреть простой Python код, разобраться с Pandas, найти ошибку в SQL запросе или подсказать, как можно переписать кусок кода. Проблема была в том, что рабочий код и данные нельзя было отправлять во внешний контур. Поэтому привычный сценарий с ChatGPT или другим облачным сервисом мне не подходил. Я знал, что существуют локальные языковые модели, но до этого никогда их самостоятельно не запускал. Казалось, что для этого придется разбираться в Linux, Docker, CUDA и еще десятке технологий.... В итоге все оказалось заметно проще ))))... Я установил Ollama, скачал DeepSeek и получил локального AI помощника, который работает непосредственно на моем компьютере.

Читать далее

ZOLT JOURNAL / ДАЛЬШЕ

Обложка: Sandflow открыла датасет из 106 тысяч 3D‑моделей
AI-агентыHabr AI

Sandflow открыла датасет из 106 тысяч 3D‑моделей

Французский стартап Sandflow выпустил Sand3D — открытый датасет и 106 тыс. 3D‑моделей различных объектов. Каждая модель сопровождается кодом на Python, который строит объект из независимых деталей. Датасет предлагают использовать для обучения моделей создавать и редактировать 3D‑модели.

Обложка: Пять футурологических сценариев сосуществования человека и искусственного разума
AI-агентыHabr AI

Пять футурологических сценариев сосуществования человека и искусственного разума

Представим, что ИИ уже умеет выполнять любую работу, получил юридические права и тела роботов. Кто тогда владеет фабриками, принимает последнее решение и остается автором будущего? Разбираем пять устойчивых обществ и два предела, за которыми сосуществовать уже некому.

Обложка: ASR для AI-разработки: как я замерял качество распознавания технических терминов
AI-агентыHabr AI

ASR для AI-разработки: как я замерял качество распознавания технических терминов

В этой статье я расскажу о том, как бенчмарк распознавания речи при AI-разработке голосом. Поговорим про сам замер, фабрики софта, постановку задач, особенности речи и датасет, посмотри на циферки и разберемся почему классический WER — очень коварная метрика, особенно в разработке. Ну что, лонг-тапнем на диплинк и деплоим на шпрот?