Un benchmark des librairies et bases de données (en RAM) pour traiter des données tabulaires dans le genre de Pandas.
Polars remporte haut la main le benchmark, c'est une lib écrite en Rust et qui utilise aussi le standard Arrow
Responsive AI Licence (RAIL) est une licence pour les modèles entraînés (weight) que l'ont pourrait considérer comme Open Source.
Elle permet la réutilisation, la modification, même dans un contexte commercial tout comme la licence Apache 2.
Néanmoins elle restreint l'usage du modèle à des utilisation "harmful" qui restent à la discrétion des créateurs en fonction des usages qui apparaîtront.
L'autre différence est son caractère copyleft (ou "viral") comme les licences GPL car un modèle dérivé doit reproduire la licence
Apache Arrow est un projet qui développe des SDK dans la plupart des langages afin de manipuler efficacement des données tabulaires (vecteurs, matrices) en RAM.
Ils ont notamment des optimisations des calculs spécialement conçues pour les CPU et les GPU.
Par exemple, les données sont regroupées pour éviter les "jump" CPU et tenter de les faire tenir dans les différents caches.
Pour les GPU, Arrow utilise CUDA afin de paralléliser les calculs.
C'est utilisé dans la nouvelle version 2.0 de Pandas, la lib de référence en Python pour manipuler les données.
Les performances peuvent être jusqu'à 25x supérieurs (!)
(Merci Ocav pour le partage)
Très bon article qui récapitule l'utilisation des streams avec l'API fetch incluse dans Node.js 18.
Le point de vu de Bill Gates sur les récentes avancées en IA.
Selon lui les IA vont notamment permettre de grandes avancées dans la productivité, la santé et l'éducation.
Une application de bout en bout qui créé des histoires pour les enfants en utilisant des services AWS et OpenAI.
Ça génère l'histoire, l'audio, une image de couverture et sauvegarde le tout.
Write a title and a rhyming story on 2 main characters called Parker and Jackson. The story needs to be set within the scene haunted woods and be at least 200 words long
Très bon conseil pour booster une carrière.
Il est important de rester curieux et de s'intéresser aux autres métiers de la tech (product, management, marketing, sales), c'est ce qui permet d'avoir une meilleure compréhension de l'ensemble d'une entreprise et d'améliorer la qualité de ses contributions.
Les personnes ayant été à des rôles de manager et d'individual contributor sont très souvent plus ouvertes car elles connaissent les deux côtés de la barrière.
Un très bon article de l'équipe tech de Malt sur l'observabilité code/équipe en utilisant Git.
Cela permet d'identifier:
- les dépendances entre services
- les "hot spots" fréquemment édités
- les personnes ayant la meilleur connaissance de portions du code
Une liste de Slack communautaires sur pleins de sujets!
Google met des IA génératives dans sa suite Google Workspace donc dans Docs, Sheet, Slides etc
Des centaines de millions d'utilisateurs à travers le monde vont avoir accès à une IA générative pour écrire leur contenu.
Whoa Docker lâche un pavé dans la marre, c'est la fin des organisations open source qui publient leurs images sur Docker Hub. (ou alors il faut payer 420$/an)
Github est une solution de remplacement.. Jusqu'au jour où ils feront aussi payer !
EDIT: Docker a depuis fait marche arrière
Attention car OpenAI conserve toutes vos données et pourrait les ressortir dans d'autres conversations!
GPT-4 commence à être rendu disponible sur liste d'attente.
Ils ont fait passé des examens non corrigés sur une vingtaine de sujets et GPT-4 a obtenu la moyenne dans 12 sujets sur 26!
Une autre nouveauté, GPT-4 peut aussi accepter les images en complément du texte.
Des codes qui feront hurler n'importe quel développeur, mais que fait la cour de justice internationale!
(Merci Yannick)
ControlNet permet de controller la génération d'images faite avec StableDiffusion.
C'est notamment utilisé pour générer des création cohérentes entre elles par exemple dans un jeu vidéo.
Des modèles concurrents de GPT-3 commencent à émerger.
Celui-ci est même capable de tourner sur un téléphone (26sec/token) ou un raspberry pi! (ça sera très lent)
Il est intéressant de voir qu'ils ont pu fine-tune le modèle pour un coup assez bas, 600$ (de cloud j'imagine)
À noter, ce modèle n'est pas utilisable sous licence commerciale.
Excellent article de Ploum sur les problèmes inévitables de la centralisation.
Un retour d'expérience sur l'utilisation de Cassandra à un très haut niveau chez Discord.
Des problèmes de maintenance majoritairement liés à la manière dont ils utilisaient Cassandra car des ralentissements en lecture sur un noeud impactaient tout le cluster car la lecture/écriture se fait en quorum.
La "compaction" (réindexation) des tables par Cassandra et le GC de la JVM causaient aussi des problèmes de latence.
Ils ont décidé de migrer toutes leurs DB vers ScyllaDB qui est compatible Cassandra mais en C++ donc plus rapide et pas de GC!
Il n'ont pas réglé leur problème qu'avec une nouvelle base de données mais aussi avec des middleware de cache écrit en Rust pour la performance C++ et la sureté mémoire.
La migration fut aussi très compliqué et les premières prévisions étaient extrèmement longues (3 mois) mais la encore un rewrite du connecteur en Rust sauve la mise (9 jours!)
Conclusions:
- plus de stabilité
- 177 noeuds Cassandra à 72 ScyllaDB
- latence p99 40-125ms avec Cassandra et 15ms avec ScyllaDB
Un framework C++ pour construire des application server performantes.
Au menu:
- sharding
- network stack
- futur et promises (JS like <3)
- message passing pour le multithread (afin d'éviter les couteux lock)
ScyllaDB est écrit avec
Une IA qui est capable de manipuler le navigateur depuis des instructions en langage naturel.
Par exemple, elle est capable de rechercher une location sur un site comme Airbnb simplement depuis une demande comme "trouver une maison pour 6 personnes à Houston pour maximum 600$"