Самый недооцененный ИИ инструмент | Google Colab

Описание: Fine-tuning (дообучение) LLM - GPT OSS уже в RANEZ UNIVERSITY!
Присоединяйтесь!

TG: https://t.me/tribute/app?startapp=sAHG

WEB: https://web.tribute.tg/s/AHG

AI RANEZ в телеграм: https://t.me/+ExiaDZ5sN1k0NWEy

Наш чат в тг: https://t.me/+lvSHbBVXxQU3NWQy

Хотите тренировать нейросети на бесплатном GPU и не мучиться с установкой драйверов? Зачем гонять CUDA дома, если Google уже дарит мощный T4? В этом видео я показываю, как быстро стартовать в Google Colab и извлечь максимум из облачного Jupyter без лишней боли! САМОЕ ПОНЯТНОЕ объяснение для быстрого старта!

Вы увидите, как на практике создать новый ноутбук, разобраться с интерфейсом и работать с ячейками кода и текста (Markdown). Я пошагово объясняю, как менять оборудование в Runtime type и включать GPU T4 или TPU, чем это отличается от CPU, и что реально можно тянуть на бесплатной карте. Показываю живые примеры: импорт PyTorch, задание hyper-параметров (batch size, epochs, learning rate), поэтапный запуск ячеек, Run all, файловую систему Colab для загрузки датасетов и интеграцию с GitHub, чтобы сохранять эксперименты и версионировать код.

Вы увидите, как на практике устроены мои проекты: Residual CNN и AutoEncoder с нуля, как смотреть на структуру слоев и быстро отлаживать ошибки, запуская нужные ячейки по отдельности. И самое вкусное - рассказываю, как мы делали fine-tuning LLM на базе GPT-OSS с 20B параметров на Python-кодовом датасете прямо в Colab с LoRA адаптерами. Обсудим, что реально обучать на T4, а где уже понадобится платная подписка или более мощный GPU, и как оптимально организовать свой эксперимент, чтобы уложиться в ограничения сессии.

Не пропусти! Если ты новичок в ML или уже знаком с Jupyter и хочешь ускорить свои эксперименты, это видео для тебя. Подписывайся на канал, ставь лайк, жми колокольчик и обязательно напиши в комментариях, какую модель ты хочешь обучить в Colab. Ссылки на мой Telegram-канал и все материалы ищи в описании - загружу туда ноутбуки и полезные ресурсы. Буду рад обратной связи!