📱Thread.

Thread — это Jupyter Notebook, который объединяет возможности интерпретатора кода от OpenAI с привычной средой разработки Python.

🔜С Thread вы можете использовать естественный язык для создания ячеек, редактирования кода, задавания вопросов или исправления ошибок, сохраняя возможность редактировать или перезапускать код, как в обычном Jupyter Notebook.

❗️И самое лучшее — Thread работает локально и может использоваться бесплатно с вашим собственным API ключом.

📱Ссылка на репозиторий:
https://github.com/squaredtechnologies/thread

#Python #JupyterNotebook #OpenAI #Thread #Программирование #Кодирование #Разработка #AI #ИскусственныйИнтеллект

📱ScrapeGraphAI.

ScrapeGraphAI – это библиотека на Python для веб-скрейпинга, которая использует LLM и логику прямых графов для создания скрейпинговых пайплайнов для веб-сайтов и локальных документов (XML, HTML, JSON и т.д.).

Просто укажите, какую информацию вы хотите извлечь, и библиотека сделает все за вас!

🔗Использование:
Существует несколько стандартных пайплайнов для извлечения информации с веб-сайта (или локального файла):

🔹 SmartScraperGraph: одностраничный скрейпер, который требует только пользовательского запроса и исходного файла;

🔹 SearchGraph: многопостраничный скрейпер, который извлекает информацию из топ n результатов поиска в поисковой системе;

🔹 SpeechGraph: одностраничный скрейпер, который извлекает информацию с веб-сайта и генерирует аудиофайл;

🔹 ScriptCreatorGraph: одностраничный скрейпер, который извлекает информацию с веб-сайта и генерирует Python-скрипт;

🔹 SmartScraperMultiGraph: многопостраничный скрейпер, который извлекает информацию с нескольких страниц по одному запросу и списку источников;

🔹 ScriptCreatorMultiGraph: многопостраничный скрейпер, который генерирует Python-скрипт для извлечения информации с нескольких страниц по одному запросу и списку источников.

Можно использовать различные LLM через API, такие как OpenAI, Groq, Azure и Gemini, или локальные модели, используя Ollama.

✅Начните пользоваться ScrapeGraphAI уже сегодня и упростите процесс извлечения данных!

#ScrapeGraphAI #WebScraping #Python #DataExtraction #AI #MachineLearning #BigData #Automation #Tech #Innovation #LLM #APIs #OpenAI #Azure #Groq #Gemini #Ollama

📱Ссылка на репозиторий:
https://github.com/VinciGit00/Scrapegraph-ai

📱PDF to Podcast.

Этот проект предоставляет инструмент для преобразования любого PDF-документа в эпизод подкаста! Используя модели синтеза речи от OpenAI и Google Gemini, этот инструмент обрабатывает содержание PDF, генерирует естественный диалог, подходящий для аудиоподкаста, и выводит его в формате MP3.

🧩Особенности:

🔜Преобразование PDF в подкаст: Загрузите PDF и преобразуйте его содержимое в диалог подкаста.

🔜Увлекательный диалог: Генерируемый диалог разработан так, чтобы быть информативным и развлекательным.

🔜Удобный интерфейс: Простой интерфейс с использованием Gradio для легкого взаимодействия.

#PDF #Подкаст #СинтезРечи #OpenAI #GoogleGemini #Gradio #Технологии #ИскусственныйИнтеллект #Аудио #Подкасты #Инновации

📱Ссылка на репозиторий:
https://github.com/knowsuchagency/pdf-to-podcast

📱Parsera.

Parsera — это легковесная Python-библиотека для веб-скрапинга с использованием больших языковых моделей (LLM).

✅Она обеспечивает простой и экономичный способ извлечения данных с веб-сайтов, используя минимальное количество токенов, что повышает скорость работы и снижает расходы.

❓Почему стоит выбрать Parsera?

🔘Легковесность и высокая скорость.

🔘Минимальное использование токенов.

🔘Простая интеграция с моделями OpenAI, такими как GPT-4.

🔹Особенности:

🔘Простая установка через pip install parsera.

🔘Работает с Playwright.

🔘Запуск через командную строку, Jupyter Notebooks или Docker.

#Parsera #WebScraping #Python #LLM #AI #OpenAI #Playwright #Автоматизация #Технологии #Инструменты

📱Ссылка на репозиторий:
https://github.com/raznem/parsera

📱BugGPT.

BugGPT – это open-source проект, автоматически создающий уязвимые веб-приложения, чтобы помочь специалистам по безопасности практиковаться и совершенствовать свои навыки в веб-безопасности.

✅Проект использует передовые модели искусственного интеллекта от OpenAI для создания случайных и сложных веб-страниц с разнообразными уязвимостями, предлагая испытания для тех, кто желает проверить свои хакерские способности.

⭐Ключевые особенности:

🔘Разнообразие уязвимостей: В каждой веб-странице встроена новая уязвимость, включая SQL-инъекции, XSS, SSRF, IDOR, XXE и другие.

🔘Автоматическая генерация: Новые страницы генерируются каждые 8 часов, предоставляя постоянный поток новых задач.

🔘Реалистичные сценарии: Приложения спроектированы так, чтобы имитировать реальные ситуации, создавая приближенные к реальности условия для тестирования.

🔘Случайность: Каждая уязвимость выбирается случайно и дополняется сюжетом, усложняя задачу определения уязвимости.

🔘Легкая интеграция: GitHub Actions автоматически создает и добавляет новые уязвимые приложения в репозиторий.

🔻Как это работает:

BugGPT использует список уязвимостей и случайно выбирает одну для новой страницы.
Созданное приложение представляет собой Flask-приложение, которое можно запускать локально для исследования уязвимостей. Автоматизированный GitHub Action запускает page_generator.py каждые 8 часов, создавая новое уязвимое приложение и добавляя его в репозиторий.

#BugGPT #ВебБезопасность #OpenSource #WebSecurity #CyberSecurity #Pentesting #GitHubActions #OpenAI #AI

📱Ссылка на репозиторий:
https://github.com/Trivulzianus/BugGPT

📱Smolmodels.

smolmodels — это библиотека для создания моделей машинного обучения с помощью естественного языка и минимального кода.

🔹Возможности smolmodels:

🔘Определение моделей с помощью естественного языка.
🔘Автоматическая генерация и обучение моделей.
🔘Генерация данных и вывод схемы автоматически.
🔘Поддержка нескольких LLM-провайдеров (например, OpenAI).

✅Создавайте модели машинного обучения, просто описав задачу словами. smolmodels автоматически генерирует данные, выполняет feature engineering, обучает и упаковывает модель.

#MachineLearning #Python #AI #DataScience #LLM #smolmodels #OpenAI #Automation

📱Ссылка на репозиторий:
https://github.com/plexe-ai/smolmodels

📱VeOmni.

VeOmni — фреймворк от ByteDance Seed Team для масштабируемого обучения любых моделей (одно- и мультимодальных) на любых ускорителях, при этом полностью на PyTorch и без “тренеров”.

🧠 Основные идеи:

🔘Гибкость и модульность.

🔘Без классов-тренеров.

🔘Omni-модель нативно.

🔘PyTorch-native.

🧩 Ключевые фичи:

#️⃣Параллелизм.
FSDP1/2, DeviceMesh, Expert Parallel, Ulysses, активации, оффлоады, GroupGEMM.

🔹Модели.
Qwen2.5, Qwen2.5-VL, LLaMA 3, DeepSeek, Seed-Omni.

🛠Инфраструктура.
🔘Dynamic batching, ByteCheckpoint, Docker, YAML-конфиги, профайлинг.

#AIFramework #MLFramework #PyTorchLightningAlternative #TransformerTraining #OpenAI #DeepLearningTools #AIResearch #ModelScaling #TorchFSDP #ModelCheckpoint #TrainingFramework

📱Ссылка на репозиторий:
https://github.com/ByteDance-Seed/VeOmni

📱Zev.

Zev — это ваш персональный AI-асистент для терминала. Помогает находить и вспоминать команды с помощью естественного языка. Просто опиши, что хочешь сделать и получи готовую команду.

✅Работает с OpenAI API или локально через Ollama.

🔹Примеры:

🔘 zev 'show disk usage for current directory'.
🔘 zev 'find all .py files modified in the last 24 hours'.
🔘 zev 'check if google.com is reachable'.
🔘 zev 'show uncommitted changes in git'.

#ZevAI #TerminalAI #CLItools #DevTools #PythonTools #NaturalLanguageToCode #Ollama #OpenAI #CommandLineAssistant #AI4Developers #Llama3 #LocalLLM #ProductivityTools #PythonDev

📱Ссылка на репозиторий:
https://github.com/dtnewman/zev

📱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

📱Blast.

Blast — это высокопроизводительный движок для запуска web browsing AI — моделей, которые способны читать, анализировать и взаимодействовать с веб-страницами в реальном времени.

Он разработан как универсальный backend-сервер, совместимый с OpenAI API, что позволяет использовать привычные библиотеки (например, openai) без изменений в коде.

❓Что делает BLAST особенным?

🔘Подключается как OpenAI — просто укажи base_url, и всё работает.

🔘Высокая производительность — кэширование и параллелизм из коробки.

🔘Поддержка стриминга — получай данные в реальном времени.

🔘Автоматизация — BLAST сам оптимизирует нагрузку и экономит ресурсы.

🔘Локальный запуск — не перегружает компьютер и остаётся в рамках бюджета.

#BLAST #WebBrowsingAI #Python #LLM #OpenAI #AIАвтоматизация #AItools #StreamAI #AIworkflow

📱Ссылка на репозиторий:
https://github.com/stanford-mast/blast

📱Voice_Extractor.

Voice_Extractor — инструмент на базе ИИ для извлечения чистых фрагментов речи конкретного говорящего из многоголосых аудиозаписей.

🔹Основные возможности:

🔘Диаризация: определение «кто когда говорит» с помощью PyAnnote.

🔘Детекция наложений: удаление перекрытий голосов.

🔘Идентификация говорящего по эталонному аудио (WeSpeaker).

🔘Разделение звука: извлечение речи из фоновой музыки (Bandit-v2).

🔘Транскрипция: с помощью OpenAI Whisper.

🔘Визуализация: спектрограммы, графики идентификации и верификации.

🔘Вывод: качественные WAV-фрагменты и точные транскрипты.

🧢Используемые технологии:
PyTorch, PyAnnote, Whisper, WeSpeaker, Bandit-v2, SpeechBrain, Silero-VAD, FFmpeg и др.

🔻Быстрый старт:

pip install -r requirements.txt
python run_extractor.py \
  --input-audio path/to/audio.wav \
  --reference-audio path/to/target.wav \
  --target-name "SpeakerName" \
  --token "hf_yourToken"

❗️Требования: NVIDIA GPU с 16GB VRAM.

#Python #VoiceExtractor #SpeechAI #SpeakerDiarization #Whisper #PyAnnote #WeSpeaker #OpenAI #SpeechToText #AudioProcessing #DeepLearning #SpeechSeparation #MLTools #HuggingFace #AudioAI #AI4Audio #ASR

📱Ссылка на репозиторий:
https://github.com/ReisCook/Voice_Extractor