Adept | Машинное обучение | Открытое ПО — yolov11 датасет adept

Канал MAX @channel_adept_platform в категории «Технологии»

Этот канал посвящён машинному обучению и открытым проектам Adept; в последних постах обсуждается yolov11 датасет adept и возникают проблемы с разделяемой памятью в многопроцессном DataLoader. Также упоминаются подходы к распределённому обучению по данным с использованием Open MPI и планы по Vulkan-бэкендам для ускорения вычислений и интеграции FPGA. Канал демонстрирует практические примеры и инструкции по сборке окружения, включая Docker-образы с Vulkan-бэкенда.

Подписчиков 29
Средний охват поста (30д) 27
Постов за 7 дней 3
Вовлечённость (ER, 30д) 0.8%
Динамика за 7 дней +3 (+11,5%)

Что понять по статистике

Аудитория канала — 29 подписчиков.

Средний охват поста за 30 дней — 27 просмотров, вовлечённость (ER) — 0.8%.

За последнюю неделю опубликовано 3 постов.

Вопросы о канале Adept | Машинное обучение | Открытое ПО

О чём канал Adept | Машинное обучение | Открытое ПО?

Этот канал посвящён машинному обучению и открытым проектам Adept; в последних постах обсуждается yolov11 датасет adept и возникают проблемы с разделяемой памятью в многопроцессном DataLoader. Также упоминаются подходы к распределённому обучению по данным с использованием Open MPI и планы по Vulkan-бэкендам для ускорения вычислений и интеграции FPGA. Канал демонстрирует практические примеры и инструкции по сборке окружения, включая Docker-образы с Vulkan-бэкенда.

Сколько подписчиков у канала Adept | Машинное обучение | Открытое ПО?

На канал подписаны 29 человек, средний охват поста за 30 дней — 27 просмотров.

Последние посты канала Adept | Машинное обучение | Открытое ПО

  • 17.09.2026 — Проект стал доступен в индексе пакетов pypi.org. Установка стала проще: pip install adept-platform (10 просмотров)
  • 14.09.2026 — Привет! С радостью сообщаю что наконец-то вышел Релиз 0.2.0 Основные изменения: - Тензорный движок переработан с использованием смещений и представлений(strides and views). - Добавлена индексация в стиле PyTorch. - Типизированные скалярные аргументы. - Упрощен API редукции. - (15 просмотров)
  • 11.09.2026 — Привет! Я закончил реализацию и проверку всей функциональности которую планировал для публикации следующего релиза Adpet! 🎉 Помимо основных задач, провел важное кросс-платформенное тестирование: ✅ Успешно протестировал распределённое обучение (DDP) на связке из двух RTX 2080Ti. (17 просмотров)
  • 05.09.2026 — Изменил подход к управлению памятью, что снизило потребление в 2 раза. А это в свою очередь позволило тренировать на большем разрешении и увеличить размер пакета. На изображениях результат 24 часов тренировки. Утечек памяти не было. (29 просмотров)
  • 04.09.2026 — Привет! Последнюю неделю я продолжаю занимался реализацией обучениея модели YOLOv11. Основная проблема - обучение упорно не сходилось, после нескольких эпох лосс начинал катастрофически разваливаться. Потратил немало времени на поиски причины, пока не вскрылись две большие проб (22 просмотров)
  • 04.09.2026 — Тренировка перестала расходится после первых эпох и есть заметная тенденция к сходимости. (17 просмотров)
  • 31.08.2026 — Привет! После первых запусков конвейера тренировки YOLO11 я сосредоточился на устранении узких мест в производительности, стабилизации процесса обучения и реализации модели и инференса на С++ API. ⚡️ Производительность: два существенных улучшения 1. Прямые групповые свертки (V (30 просмотров)
  • 26.08.2026 — Результат 12ти часов тренировки на локальном ноутбуке с RTX 4070 8GB на датасете MS COCO с 80 классами. Кажется что тренировка может сойтись к чему-то полезному, пусть продолжается. Я пока исследую облачные сервисы с более мощным оборудованием чтобы быстрее тренировать и пров (54 просмотров)