🤝Hugging Face + Kaggle: улучшенный доступ к моделям для всех
Теперь Kaggle и Hugging Face тесно интегрированы: ➡️ Вы можете запускать модели Hugging Face напрямую в Kaggle-ноутбуках. ➡️ Kaggle автоматически создаёт страницы моделей на своей стороне, если их ещё нет. ➡️ Появилась централизованная точка для поиска моделей и примеров кода.
📤Из Hugging Face в Kaggle: 1. Зайдите на страницу модели (например, Qwen/Qwen3-1.7B) на Hugging Face. 2. Нажмите «Use this model» → выберите Kaggle. 3. Откроется ноутбук с уже готовым кодом для загрузки модели.
📥Из Kaggle в Hugging Face: 1. На Kaggle-моделях теперь есть вкладка «Code», где отображаются все публичные ноутбуки, использующие эту модель. 2. Также есть кнопка «Открыть в Hugging Face» — для перехода на оригинальную страницу модели с полными метаданными и обсуждениями.
🚩 В ближайшие месяцы Kaggle планирует внедрить поддержку моделей Hugging Face в оффлайн-соревнованиях. Это требует особого подхода, так как Kaggle строго следит за отсутствием утечек данных и честностью результатов.
🤝Hugging Face + Kaggle: улучшенный доступ к моделям для всех
Теперь Kaggle и Hugging Face тесно интегрированы: ➡️ Вы можете запускать модели Hugging Face напрямую в Kaggle-ноутбуках. ➡️ Kaggle автоматически создаёт страницы моделей на своей стороне, если их ещё нет. ➡️ Появилась централизованная точка для поиска моделей и примеров кода.
📤Из Hugging Face в Kaggle: 1. Зайдите на страницу модели (например, Qwen/Qwen3-1.7B) на Hugging Face. 2. Нажмите «Use this model» → выберите Kaggle. 3. Откроется ноутбук с уже готовым кодом для загрузки модели.
📥Из Kaggle в Hugging Face: 1. На Kaggle-моделях теперь есть вкладка «Code», где отображаются все публичные ноутбуки, использующие эту модель. 2. Также есть кнопка «Открыть в Hugging Face» — для перехода на оригинальную страницу модели с полными метаданными и обсуждениями.
🚩 В ближайшие месяцы Kaggle планирует внедрить поддержку моделей Hugging Face в оффлайн-соревнованиях. Это требует особого подхода, так как Kaggle строго следит за отсутствием утечек данных и честностью результатов.
A leaked Telegram discussion by 50 so-called crypto influencers has exposed the extraordinary steps they take in order to profit on the back off unsuspecting defi investors. According to a leaked screenshot of the chat, an elaborate plan to defraud defi investors using the worthless “$Few” tokens had been hatched. $Few tokens would be airdropped to some of the influencers who in turn promoted these to unsuspecting followers on Twitter.
To pay the bills, Mr. Durov is issuing investors $1 billion to $1.5 billion of company debt, with the promise of discounted equity if the company eventually goes public, the people briefed on the plans said. He has also announced plans to start selling ads in public Telegram channels as soon as later this year, as well as offering other premium services for businesses and users.
Библиотека дата сайентиста | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение from br
