📱Synthetic Data Kit.

Synthetic Data Kit — инструмент генерации синтетических датасетов для дообучения LLM.

❓Что умеет Synthetic Data Kit:

🔘Генерация синтетических датасетов через локальный LLM.

🔘Четкий 4-шаговый пайплайн: ingest → create → curate → save-as.

🔘Поддержка QA, Chain of Thought и других форматов.

🔘Использование LLM как "судьи" для отбора качественных примеров.

🔘Экспорт в форматы Alpaca, OpenAI (chatml, ft), HF datasets.

🔘Гибкая настройка через YAML или CLI.

🔘Обработка PDF, HTML, YouTube, DOCX, PPTX, TXT.

✅Легко создавайте Reasoning Traces, пары вопрос-ответ и сохраняйте их в формат, готовый к fine-tuning, с помощью простой CLI.

#SyntheticData #LLMFineTuning #Llama3 #AItools #PromptEngineering #ChainOfThought #AlpacaFormat #OpenAI #HuggingFace #vLLM #QA #GenAI #SyntheticDataKit #AIpipeline #OpenSourceAI

📱Ссылка на репозиторий:
https://github.com/meta-llama/synthetic-data-kit

📱Agent Starter Pack.

Agent Starter Pack — это набор готовых шаблонов для разработки и деплоя генеративных ИИ-агентов в Google Cloud.

✅Он создан, чтобы ускорить запуск GenAI-решений и решить типовые задачи:
развёртывание, кастомизация, CI/CD, мониторинг и оценка.

🔹Особенности:

🔘Поддержка популярных архитектур: ReAct, RAG, multi-agent, multimodal.

🔘Быстрый старт в 1 команду.

🔘Интеграция с Vertex AI, Agent Engine, Cloud Run и другими сервисами.

🔘Поддержка пайплайнов CI/CD и Terraform-инфраструктуры.

🔘Примеры на базе LangGraph, CrewAI и Gemini.

💡Как начать за 1 минуту?

python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install agent-starter-pack
agent-starter-pack create my-awesome-agent

✅Готово! У вас будет полноценный проект — с фронтендом, бэкендом и инфраструктурой для деплоя.
Можно запустить в Cloud Shell или протестировать в Firebase Studio — без настройки окружения.

🔻Поддерживаемые агенты:

🔘adk_base — базовый ReAct-агент.

🔘agentic_rag — поиск и Q&A с RAG.

🔘langgraph_base_react — агент на LangGraph.

🔘crewai_coding_crew — мультиагентная код-команда.

🔘live_api — мультимодальный агент с поддержкой чата, видео и аудио.

#GenAI #GoogleCloud #AIagent #AgentStarterPack #VertexAI #RAG #ReAct #LangGraph #CrewAI #CloudRun #Firebase #MLOps #LLM #Python #DevTools #AI4Dev #GCP

📱Ссылка на репозиторий:
https://github.com/GoogleCloudPlatform/agent-starter-pack

📱BioReason.

BioReason — это передовая модель искусственного интеллекта, разработанная для глубокого биологического рассуждения на основе данных ДНК. Она представляет собой интеграцию DNA foundation model с большой языковой моделью (LLM), что позволяет эффективно обрабатывать и анализировать геномные данные.

🔹Особенности:

🔘Интеграция LLM с ДНК-моделью — единая архитектура для reasoning по генетическим данным.

🔘Поддержка GRPO-тренировки: supervised + RL для интерпретируемых выводов.

🔘Бенчмарки на KEGG (болезненные пути, генные связи и др.).

🔘Увеличение точности до 97% (+15% к baseline).

🔘Вывод логических reasoning-трейсов: можно проследить, как модель пришла к выводу.

🔻Установка:

git clone https://github.com/bowang-lab/BioReason.git
cd BioReason
pip install -e .

✅Датасеты и модель доступны на HuggingFace (релиз чекпоинтов — до конца недели).

❓Что внутри:

🔘DNA-LLM — кастомная модель, обрабатывающая геномные последовательности.

🔘GRPO pipeline — гибкая система для биологического обучения с рассуждением.

🔘Интерпретируемый вывод — научно осмысленные, не "чёрные ящики".

#BioReason #GenAI #DNA #LLM #BiologyAI #GRPO #HuggingFace #KEGG #MultimodalAI #ReinforcementLearning #MLOps #AI4Science #Python #OpenScience #BiomedicalAI

📱Ссылка на репозиторий:
https://github.com/bowang-lab/BioReason