Слава новому року 2568! — З Новим 2025 роком, друзі! 🥳🎄🎉

Останнім часом, мабуть, ви помітили, що я рідко публікую блоги. Більшість публікацій — це короткі дописи на Facebook або Instagram, новини або бесіди з експертами про технології та різні варіанти їх використання. Але ця тема, на мою думку, потребує більш детального викладу, тому вирішив написати довгий блог, щоб це було корисно як для технічних, так і нетехнічних людей, які можуть використовувати ці поради на різних заходах, конференціях або за обідом.

На днях, під час канікул, я мав можливість потренуватися в парку Бенджакіті, пройти до парку Лум через Зелений міст. … Читати далі

SUNO AI ОГЛЯД

Вступ

Музика має універсальну привабливість, але її створення завжди було складним процесом. Ось тут і з’являється Suno AI — платформа, створена для того, щоб спростити музику для всіх. Незалежно від того, чи ви майстер з села, чи починаючий підприємець, Suno AI надає вам доступ до сучасних інструментів для створення музики прямо на вашій долоні. Давайте розглянемо, що вона пропонує та як це змінює ситуацію.

Що таке Suno AI?

Suno AI — це платформа для створення музики на базі штучного інтелекту, яка дозволяє користувачам створювати пісні без зусиль. Це як мати віртуальну студію в кишені! За кілька кліків … Читати далі

Огляд

У сучасному світі, де швидкість має вирішальне значення, обробка чутливих документів повинна бути автоматизованою. Чи це паспорт, віза, чи ID-карта, точне та швидке отримання даних MRZ є дуже важливим для розробки надійних додатків. Ось тут і вступає в гру _fastmrz_ — легковажний та ефективний Python пакет, який значно спрощує екстракцію даних MRZ з документів.

Репозиторій GitHub: FastMRZ Repo

PyPI: FastMRZ Python Package

Що таке FastMRZ?

**FastMRZ** — це Python пакет, який використовує техніки комп’ютерного зору для екстракції MRZ даних з зображень документів. Він надає зручну у використанні реалізацію, що дозволяє легко отримувати MRZ, що спрощує роботу розробникам, які створюють … Читати далі

Вібраційна регенеративна медицина (VRM) набуває популярності завдяки своєму унікальному підходу до зцілення. Зосереджуючись на енергії та частотах нашого тіла, VRM пропонує кілька переваг, які можуть покращити загальний стан здоров'я. Ось деякі ключові переваги цієї інноваційної практики:

1. Холістичне зцілення

VRM розглядає людину в цілому, а не лише фізичні симптоми. Враховуючи емоційні та духовні аспекти, вона сприяє більш комплексному досвіду зцілення, підтримуючи баланс і добробут у всіх сферах життя.

2. Клітинна комунікація

Одна з основ VRM — це ідея, що наші тіла функціонують на вібраційних частотах. Застосовуючи специфічні частоти, VRM покращує комунікацію між клітинами, сприяючи регенерації та відновленню. Це може бути … Читати далі

Прощаючись з 2024 роком і вступаючи в 2025, світ штучного інтелекту продовжує розвиватися з приголомшливою швидкістю. Одним із найцікавіших досягнень є поява DeepSeek V3, передової великої мовної моделі (LLM), яка переосмислює можливості ШІ. Незалежно від того, чи ви технічний ентузіаст, бізнес-лідер, чи просто цікавитесь ШІ, ось що вам слід знати про DeepSeek V3 та чому воно викликає великий резонанс.

Що таке DeepSeek V3?

DeepSeek V3 — це остання версія серії моделей DeepSeek LLM, розроблена для досягнення безпрецедентної продуктивності в розумінні природної мови, генерації тексту та міркуваннях. Побудована на величезному наборі даних і з використанням передових архітектур трансформерів, вона перевершує … Читати далі

Чи можемо ми вжити заходів до того, як буде надто пізно?

Ця стаття є частиною серії. Слідкуйте за досягненнями в галузі штучного інтелекту тут.

Вступ

Світ перебуває на піку революції генеративного ШІ. За кілька коротких років штучний інтелект змінив індустрії, переписав правила глобальних ринків і став джерелом безпрецедентних інновацій. Від мільярдних оцінок до проривних технологій здається, що нічого не може завадити його розвитку.

Але кожна революція має свою тінь.

Приховане за блискучим зростанням ШІ є витрати, які небагато хто наважується визнавати. Експоненціальний ріст штучного інтелекту — це не лише алгоритми та дані, це ще й енергія. І дуже багато … Читати далі

Машинне навчання (ML) більше не є лише концепцією майбутнього — воно вже сьогодні трансформує індустрії, особливо в галузі бізнес-аналітики. Використовуючи ML, компанії можуть виявляти приховані інсайти, прогнозувати майбутні тренди та автоматизувати процеси прийняття рішень. Ця стаття детальніше розглядає, як ML застосовується в різних аспектах бізнес-аналітики, наводячи реальні приклади та пояснюючи значущий вплив на бізнес-операції.

1. Прогнозування відтоку клієнтів

• Чому це важливо: Втрата клієнтів може бути дуже дорогою. Дослідження показують, що залучення нового клієнта може коштувати в п’ять разів дорожче, ніж утримання існуючого. Прогнозування того, коли клієнт ймовірно покине (або відпишеться), допомагає бізнесам проактивно вирішувати проблеми та покращувати задоволеність.
• Як ML

Багато з наших прогнозів на 2024 рік справдилися, що зробило цей рік визначним для ШІ. Ми стали свідками виникнення нових парадигм, таких як масштабування часу інференсу, поряд з подальшим удосконаленням існуючих тенденцій — зокрема, рухом до менших, але надзвичайно ефективних і потужних моделей. Спільнота відкритого коду також досягла нових висот, про що свідчить випуск піонерських моделей, таких як DeepSeek v3. Тепер, коли ми переходимо до 2025 року, ми очікуємо ще більш захоплюючий етап у розвитку ШІ, підживлений продовженням інновацій минулого року.

Масштабування правильних речей:

За останні три роки більша частина уваги була зосереджена на масштабуванні моделей через збільшення … Читати далі

З’єднання двох проєктів чи сервісів Google Cloud Platform (GCP) передбачає забезпечення безпечної комунікації між ресурсами в цих двох проєктах. Ось основні методи встановлення з’єднання між GCP проєктами.

1. VPC Peering

• Використання: З’єднайте ресурси в різних Virtual Private Clouds (VPC) у межах різних GCP проєктів для комунікації з низькою затримкою та високою швидкістю.
• Кроки

1. Створіть VPC у кожному проєкті, якщо вони ще не існують.
2. Увімкніть VPC Network Peering

gcloud compute networks peerings create peering-name \  
 --network=network-name-1 \  
 --peer-network=network-name-2 \  
 --peer-project=peer-project-id

1. Оновіть маршрути та правила брандмауера, щоб дозволити трафік між мережами.

2. Перевірте з’єднання, протестувавши комунікацію між екземплярами в двох мережах.

Переваги… Читати далі

Уявіть, що навантаження конкурують за обмежені ресурси ЦПУ чи пам'яті під час пікових періодів, або бездіяльні ресурси залишаються невикористаними, хоча витрати продовжують зростати. Неправильне керування цими ресурсами може призвести до каскадних відмов, зниження продуктивності та завищених рахунків.

Саме тут на допомогу приходять запити та ліміти ресурсів Kubernetes. Визначаючи мінімальні (запити) та максимальні (ліміти) ресурси, які може використовувати контейнер, ви можете розподіляти ресурси розумно, забезпечуючи стабільність, ефективність та економічність вашого кластера.

Запити та ліміти ресурсів — це не лише технічні деталі, вони є основою для надійної та масштабованої роботи кластерів Kubernetes. При правильній конфігурації вони:

• Запобігають відмовам сервісів: гарантують ресурси