🚦Să te lovești de ziduri de performanță la urșii panda? Am rulat 3 exemple de fluxuri de lucru care au încetinit sau au accesat cu crawlere pe seturi mari de date, apoi am rulat exact același cod pe GPU cu cudf.pandas. TLDR: ✅ 18 milioane de rânduri de prețuri ale acțiunilor → de 20-40 de ori mai rapide cu ferestre rulante bazate pe timp ✅ Anunțuri de locuri de muncă de 8 GB CSV → de până la 30 de ori mai rapid pe operațiuni + fuziuni ✅ 7,3 milioane de puncte geospațiale → tablouri de bord interactive care rămân interactive Același cod panda. Mai multă viteză. 🏎️🏁 🔗 Consultați blogul pentru link-uri către demonstrațiile Colab și ghidurile de configurare:

📣 Anunțarea Llama Nemotron Super v1.5 📣 Această versiune împinge limitele capacităților modelului de raționament la clasa de greutate a modelului și este gata să alimenteze aplicațiile agentice de la dezvoltatori individuali, până la aplicațiile de întreprindere. 📈 Llama Nemotron Super v1.5 atinge acuratețe de raționament de vârf pentru sarcini științifice, matematice, de cod și agentice, oferind în același timp un randament de până la 3 ori mai mare. Încercați-l sau descărcați-l de pe @HuggingFace: 🤗

✨ Sunteți gata să vă îmbunătățiți continuu sistemele #agenticAI? 🖥️ Urmăriți pentru a afla cum să optimizați continuu agenții AI pentru latență și costuri, menținând în același timp obiectivele de precizie. ➡️ Începe la

📣 Anunțăm lansarea OpenReasoning-Nemotron: o suită de LLM-uri capabile de raționament care au fost distilate din modelul DeepSeek R1 0528 671B. Antrenate pe un set de date masiv și de înaltă calitate distilat din noul DeepSeek R1 0528, noile noastre modele 7B, 14B și 32B obțin performanțe SOTA pe o gamă largă de repere de raționament pentru dimensiunile lor respective în domeniul matematicii, științei și codului. Modelele sunt disponibile pe @huggingface🤗:

🎶 Faceți cunoștință cu Audio-Flamingo 3 – un LALM complet deschis, antrenat pe seturi de date de sunet, vorbire și muzică. 🎶 Gestionează conversații audio de 10 minute, text lung și voce. Perfect pentru QA audio, dialog și raționament. Pe @huggingface ➡️ Din #NVIDIAResearch.

🏆 NVIDIA NeMo Canary-Qwen-2.5B se clasează pe locul 1 în clasamentul @HuggingFace pentru recunoașterea automată a vorbirii, stabilind un nou record cu o rată de eroare a cuvintelor de 5,63%. 🤗 Clasament ➡️

Cum ar fi dacă ai putea pune unui chatbot o întrebare de dimensiunea unei întregi enciclopedii și ai obține un răspuns în timp real? Interogări de mai multe milioane de tokenuri cu de 32 de ori mai mulți utilizatori sunt acum posibile cu Helix Parallelism, o inovație a #NVIDIAResearch care conduce la inferență la scară uriașă. 🔗

Python + OpenUSD = fluxuri de lucru mai rapide, automatizare mai ușoară, mai multă creativitate. 💡 Capacitățile de scriptare și ușurința de utilizare ale Python îl fac partenerul perfect pentru #OpenUSD, ajutând la accelerarea dezvoltării fără a avea nevoie de expertiză C++. Află mai multe 👉

✨ FLUX.1 Kontext aduce o experiență proaspătă generării de imagini prin editare incrementală, în context, mai degrabă decât solicitări complexe tradiționale. Acum optimizat pentru GPU-urile NVIDIA RTX folosind TensorRT, am colaborat cu @bfl_ml pentru a oferi inferențe mai rapide cu cerințe VRAM mai mici. 🔗 Detalii:

Implementați propria instanță model DeepSeek-R1 cu implementare cu 1 clic. Noul container NVIDIA TensorRT-LLM de pe Vertex AI este optimizat pentru LLM-uri la scară și îmbunătățește semnificativ performanța și eficiența costurilor. Începeți astăzi ➡️