🤝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.
At a time when the Indian stock market is peaking and has rallied immensely compared to global markets, there are companies that have not performed in the last 10 years. These are definitely a minor portion of the market considering there are hundreds of stocks that have turned multibagger since 2020. What went wrong with these stocks? Reasons vary from corporate governance, sectoral weakness, company specific and so on. But the more important question is, are these stocks worth buying?
Tata Power whose core business is to generate, transmit and distribute electricity has made no money to investors in the last one decade. That is a big blunder considering it is one of the largest power generation companies in the country. One of the reasons is the company's huge debt levels which stood at ₹43,559 crore at the end of March 2021 compared to the company’s market capitalisation of ₹44,447 crore.
Библиотека data scientist’а | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение from ca
