✅ Курс с задачами: stepik.org/a/186169? ✅ Telegram: t.me/PyTorch_for_you ✅ Плейлист по нейронным сетям с Pytorch: kzread.info/head/PLBP4Q3FNSLK2rtGPBsK-aMAetYj-8yg_1 ► Курс по Numpy с задачами: stepik.org/a/180256? ► Telegram: t.me/numpy_for_you ► Плейлист по Numpy: kzread.info/head/PLBP4Q3FNSLK3dd-3lHjPij-dMSgNskoF6 ► Курс по Pandas с задачами: stepik.org/a/122126? ► Telegram: t.me/pandas_for_you ► Плейлист по Pandas: kzread.info/head/PLBP4Q3FNSLK2EujXiPUeTIOVnydZS8YJk Мой Telegram канал: t.me/dubinin_ser В этом видео вы узнаете как сохраняются и загружаются модели нейронных сетей в PyTorch. Научимся сохранять и загружать модель с возможностью последующего до обучения. Тайм-коды: 00:00 - Введение. 00:23 - Общие принципы сохранения и загрузки модели. 03:09 - Пример сохранения и загрузки словаря. 04:05 - Сохранение состояния модели. 06:56 - Загрузка состояния модели. 08:48 - Сохранение с возможностью последующего дообучения. 14:36 - Нюанс при восстановлении данных.

Огромное спасибо за видео, как всегда все очень познавательно🔥🔥🔥

спасибо за видео и ваше время ждём следующий урок получается)

Спасибо!

@dubinin_s

2 ай бұрын

Не за что, обращайтесь))))

@user-xl1zq2ic5f

2 ай бұрын

@@dubinin_s Сергей, очень хорошие лекции, спасибо, что делитесь знаниями. Как раз изучаю pytorch для задач cv

@dubinin_s

2 ай бұрын

Computer vision - отличный выбор, поздравляю.

Спасибо огромное за Ваш материал,, всё очень доступно и хорошо изложено 💪🔥 Но интересует вопрос будет ли подобного рода видео про обучение нейросети, по типу такой как Chat GPT? Я понимаю, что это может быть достаточно сложно для зрителя и возможно не вписывается в план Вашего курса, но просто интересно на сколько отличается процесс создания и обучения такой нейросети и каким образом всё это создаётся и работает :) Я, к сожалению очень слабо подкован в данной теме и в программировании, но хочу это исправить и прошу меня извинить за вероятнее всего допущенные ошибки в терминах и формулировках в моём комментарии🙄👉👈

@dubinin_s

2 ай бұрын

В курсе будет немного про архитектуру трансформер. На ее основе построен GPT. Проблемы в создании архитектуры нейронной сети подобной GPT, нет. Это задача вполне подъемная. Проблемы возникают, когда задаешься вопросом на каких данных ее обучать и какие ресурсы при этом нужно затратить. Дома такую сеть с нуля не обучишь. Пальцев одной руки достаточно, чтобы посчитать компании во всем мире, которые обладают возможностями собрать данные и на них обучить такие большие нейронные сети за разумное время.

@salaMANder_01

2 ай бұрын

@@dubinin_s Спасибо большое за развернутый ответ🤝🔥 На сколько я видел, то есть открытые данные (уже токенизированные в некоторых случаях) которые использовались для LLM, но я честно говоря не знаю на сколько такой объём данных поможет в обучении модели GPT (и будет ли полезен вообще) 😅 А с скоростью обучения и нужными вычислительными мощностями (комплектующие) для качественной и быстрой обработки всех нужных процессов (или хотя бы для получения возможности реализации подобного проекта😅😆) - полностью с Вами согласен . Как Вы и говорили в предыдущих видео: "Это или очень долго или очень дорого" Ещё раз спасибо огромное Вам за ответ🙏❤ Хорошего Вам дня👏☺, буду ждать с нетерпением Вашего следующего видео 😉