Все категории

Музыка

Звукорежиссеры, звукооператоры, певцы, диджеи, аккомпаниаторы – все музыканты смогут найти здесь работу. На странице собраны только актуальные запросы от реальных клиентов о подработке для каждого. Начните качественный поиск заказов – позаботьтесь о наличии работы независимо от (не)праздников и сезона!

524 объявления найдено за последние 3 дня

Здесь показаны примеры поиска клиентов недельной давности.

Подписывайся, чтобы получать информацию обо всех новых клиентах в режиме реального времени!

28 мая 09:36

Липецк

1 июня 05:35

1 июня 07:41

Москва

1 июня 02:44

1 июня 08:30

Енакиево

5 AI-проектов, которые ты можешь собрать за выходные на Python В этом гайде мы рассмотрим пять простых, но эффектных проектов на основе ИИ, которые можно реализовать всего за 1–2 дня. Каждый проект ориентирован на специалистов по машинному обучению и Python, не требует сложной математики или долгого тренировочного процесса, и опирается на готовые модели и API (как бесплатные, так и платные). Вы узнаете суть идеи, пример применения, используемый стек технологий, ссылки на шаблонный код и варианты деплоя для каждого проекта. Все эти проекты можно быстро собрать из готовых компонентов, чтобы прокачать навыки и получить работающий результат всего за выходные. Проекты, которые мы рассмотрим: 1. Голосовой AI-ассистент (Whisper + GPT) – ассистент, который понимает речь и отвечает голосом 2. Чат-бот для документов (LangChain + LLM) – бот, отвечающий на вопросы по вашим PDF/ текстам 3. Генератор изображений (Stable Diffusion) – приложение для генерации картинок по текстовому запросу 4. Автоописание изображений (BLIP Captioning) – модель, которая сама подписывает/ описывает загруженное изображение 5. Суммаризация текста (BART/GPT) – инструмент, автоматически составляющий краткое резюме статьи или видео Все ссылки на готовые проекты в конце статьи. Каждый проект подробно описан ниже. **Проект 1: Голосовой AI-ассистент (речь ? GPT ? речь)** Идея: создать своего собственного голосового помощника, наподобие Alexa или Jarvis. Пользователь говорит голосом вопрос или команду – приложение распознаёт речь в текст (ASR), генерирует ответ с помощью языковой модели (например, GPT-3.5) и озвучивает ответ вслух с помощью синтеза речи (TTS). Фишка в том, что такой ассистент понимает естественный язык и общается голосом, обеспечивая полностью голосовой интерфейс без клавиатуры. Пример использования: вы задаёте своему ассистенту вопрос, например: «Какая погода ожидается завтра?» – приложение записывает вашу речь через микрофон, расшифровывает аудио в текст с помощью модели Whisper от OpenAI, затем отправляет текстовый запрос в модель ChatGPT и получает осмысленный ответ, после чего голосовой движок озвучивает вам ответ. Всё происходит за секунды, и вы получаете опыт живого диалога с ИИ. Ассистент может помогать по дому (спросить рецепт, включить музыку с подсказками), для обучения (объяснить сложную тему) или просто поболтать. **Стек технологий:** Python для связывания всех частей и логики; O**penAI Whisper API (или аналогичный)** для высокоточного speech-to-text распознавания речи 1 ; OpenAI ChatGPT API (модель GPT-3.5 или GPT-4) для генерации содержательных ответов на естественном языке; сервис text-to-speech для озвучки – например, API от ElevenLabs для получения реалистичного голоса или open-source модель Bark. В веб-приложении можно использовать фреймворк **Streamlit** или **Gradio** для интерфейса с кнопкой записи аудио. Дополнительно используются небольшие библиотеки: например, audio-recorder-streamlit для записи звука прямо в браузере 2 , либо SpeechRecognition / pyaudio для записи с микрофона локально. **Пример кода и шаблоны:** реализация такого ассистента уже разбиралась энтузиастами. Например, проект JARVIS на GitHub показывает связку: аудио ? Deepgram (распознавание) ? OpenAI GPT-3 ? ElevenLabs (озвучка) 3 . В другом туториале с Medium описаны ключевые этапы: запись голоса, распознавание через Whisper, генерация ответа ChatGPT, конвертация ответа в речь 1 . Вы можете опереться на эти примеры. Начните с простого скрипта: запишите звук (например, через sounddevice или веб-виджет), затем используйте openai Python SDK для вызова Whisper API (модель “whisper-1” ) и ChatCompletion API (модель “gpt-3.5-turbo” ), и наконец получите аудиоответ через ElevenLabs SDK. Большая часть работы уже сделана за вас API-интерфейсами – достаточно правильно вызывать их по порядку. Деплой и запуск: самый простой способ протестировать – запустить локально на своем ПК (особенно если нужна интеграция с микрофоном и динамиками). Можно сделать веб-интерфейс на Streamlit и запустить через streamlit run : тогда приложение откроется в браузере, и вы сможете говорить в микрофон прямо на веб-странице. Для шаринга с коллегами – задеплойте на Streamlit Cloud или Hugging Face Spaces (последнее также позволяет аудио-ввод). Ещё вариант – собрать Docker-образ (Python + необходимые API ключи) и развернуть на своем сервере. Так как весь тяжелый ИИ здесь – это внешние API, требования к ресурсам невысокие. За 1–2 дня реально собрать работающий прототип: интегрировать APIs, настроить простейший UI и убедиться, что все компоненты «общаются» друг с другом. Это отличный проект, демонстрирующий, как доступные инструменты (OpenAI API и др.) позволяют собрать мощного голосового ассистента очень быстро 4 . **Проект 2: Чат-бот для ваших документов** Идея: часто ли вам приходилось пролистывать длинный PDF-документ, отчёт или техническую статью в поисках нужной информации? Этот проект решает проблему – вы создаёте чат-бота, который может отвечать на вопросы по загруженному документу (PDF, TXT, CSV и т.д.). Вы загружаете файл или вводите большой текст, бот «прочитывает» его и затем в режиме диалога отвечает на вопросы, ссылаясь на данные из документа. Фишка: бот использует метод Retrieval- Augmented Generation (RAG) – комбинацию поиска по знанию документа и генеративной модели. Он не просто статистически отвечает, а черпает факты из вашего же материала. Пример использования: представьте, что у вас есть техническая спецификация на 50 страниц. Вы даете её боту, а затем спрашиваете: «Какие основные требования к системе безопасности в этой спецификации?» – бот находит в тексте соответствующий раздел и формулирует ответ на естественном языке. Или студент загружает конспект лекции и спрашивает: «В чем разница между определениями X и Y в тексте?» – бот быстро находит определенные абзацы и объясняет своими словами ответ. Это экономит кучу времени на поиск и чтение. Сферы применения – от помощи в изучении (спросить конспект/учебник), до бизнес-аналитики (Q&A; по отчетам, контрактам) и поддержки пользователей (FAQ-бот по руководству продукта). Стек технологий: основной инструмент здесь – извлечение текста и поиск по нему. Используем Python. Для PDF подойдет библиотека PyMuPDF (fitz) или pdfplumber – они быстро извлекают текст из страниц PDF 5 . Затем текст разбивается на фрагменты (например, по абзацам или фиксированной длине ~500 символов) и каждому рассчитывается эмбеддинг (векторное представление смысла) с помощью модели из HuggingFace (например, sentence-transformers или API OpenAI Embeddings). Для хранения embedding воспользуемся FAISS – это быстрый локальный векторный индекс от Facebook 6 , позволяющий по входному вопросу находить близкие по смыслу фрагменты текста. Далее самый важный компонент – языковая модель (LLM). Можно использовать OpenAI GPT-3.5/4 через API для генерации ответа, либо открытую модель через HuggingFace (например, Llama-2 или GPT-J, но с ними сложнее). Фреймворк LangChain поможет связать эти шаги: он имеет готовые модули для загрузки документов, разделения на чанки, создания векторного хранилища и опроса LLM с учетом найденного контекста. Для интерфейса опять же удобно взять Streamlit (кнопка загрузить PDF + поле чата) или Gradio. Таким образом, стек может выглядеть так: Python + PyMuPDF + LangChain + FAISS + OpenAI API + Streamlit 5 . Краткий план реализации: 1) Загрузить PDF и вытащить текст. 2) Разбить текст на чанки, получить embedding каждого через модель (например, text-embedding-ada-002 от OpenAI или аналог от HuggingFace). 3) Сохранить embeddings в FAISS-индексе (в памяти). 4) При запросе пользователя – тоже получить embedding вопроса и найти самые близкие кусочки текста в индексе. 5) Отправить найденные фрагменты + вопрос в LLM (промптом: «Используя ниже контекст, ответь на вопрос…») и сгенерировать финальный ответ. 6) Показать ответ в чате. Такой pipeline уже описан во многих гайдах: он включает этапы извлечения, семантического поиска и генерации ответа 7 . В результате бот отвечающий на вопросы, опираясь на знание из документа, готов. Шаблоны и исходники: обратите внимание на проекты с открытым кодом. К примеру, Medium- статья “Build a PDF Chatbot” описывает использование PyMuPDF, FAISS и OpenAI step-by-step 5 7 . Также существуют готовые решения: репозиторий Robby-Chatbot демонстрирует чат с файлами (PDF, CSV, YouTube) на базе LangChain + OpenAI + Streamlit 8 . Вы можете адаптировать подобный шаблон под свои нужды. LangChain имеет простые интерфейсы: достаточно несколько десятков строк кода, чтобы реализовать весь описанный pipeline. Например, Vectorstore.from_documents(docs, EmbeddingModel) для создания поиска и метод chain.run(question) для генерации ответа цепочкой. Если не хотите использовать LangChain, логику легко собрать вручную, вызывая напрямую OpenAI API и FAISS. В общем, готовый каркас легко найти, вам останется только «склеить» компоненты. **Деплой:** запустить такого бота можно в вебе – на Hugging Face Spaces есть шаблон для чат-ботов (Gradio) или используйте Streamlit Cloud. Там же можно предоставить загрузку файла пользователю. Если документ не слишком большой, все вычисления (векторный поиск, вызов API) выполняются быстро даже на CPU. Держите под рукой API-ключи (OpenAI и т.п.). Для приватного использования можно обойтись и локальным запуском скрипта (бот в консоли или GUI) – особенно если хотите подключить нелокальную модель. Обратите внимание, что OpenAI API платный (но у них есть бесплатные пробные кредиты), а если используете open-source модель, убедитесь, что у вас хватает памяти/VRAM. В любом случае, за пару дней реально сделать бота, который существенно упростит вам жизнь при работе с документами, избавив от ручного прочтения – и это впечатляет! **Проект 3: Генератор изображений по тексту (Stable Diffusion)** **Идея** : создать приложение, которое по текстовому описанию генерирует картинку. Это пример использования генеративно-состязательных моделей или диффузионных моделей, ставших популярными в последнее время. Вам наверняка знакомы DALL-E, Stable Diffusion, Midjourney – вот вы и сделаете свой мини-аналог. Фишка проекта – за короткое время вы получаете работающий сервис, который превращает ваши фантазии ...

31 мая 15:49

31 мая 16:00

Казахстан, Алматы

31 мая 23:11

Подписывайся, чтобы получать информацию обо всех новых клиентах в режиме реального времени!

Попробовать бесплатно