Poslední příspěvky

Stran: [1] 2 3 ... 10

Server / Re:Zamítnutá doména u jednoho ISP

« Poslední příspěvek od darebacik kdy Dnes v 14:40:28 »

Ne nema, vacsina beznych ludi ma DNS v automatike, na mobiloch skoro vsetci. Cize DNS dostane od poskytovatela.
Ak pouzije VPN, tak na web sa dostane, ak si zmeni DNS napr. na 1.1.1.1, alebo 8.8.8.8 tak sa tiez dostane na web.
Ak si necha DNS v automatike, tak mu ho prideli ISP (telekom) a web mu nefunguje.
Ale to som uz pisal.

Server / Re:Zamitnuta domena u jedneho ISP

« Poslední příspěvek od _Jenda kdy Dnes v 14:17:17 »

Bude potřeba lepší diagnostika.
Pro začátek jakým způsobem se to (ne)resolvne.
Je divné že by se to, pokud by to bylo jen DNS, týkalo všech klientů, čekal bych, že tak půlka lidí má dneska nastavené 8.8.8.8.

Server / Zamítnutá doména u jednoho ISP

« Poslední příspěvek od darebacik kdy Dnes v 14:02:56 »

Pouzivam najvacsieho ISP na slovensku, ktory zatial dava verejne IP zdarma.
Na tejto IP mam namap. rev. proxy a za nim niekolko serverov resp. viac domen.
Prevazne mam free domeny tretieho radu.
Z internetu vsetky domeny funguju, ale mam problem s jednou domenou a to ***.ddns.info
Klienti, ktori sa chcu pripojit na moj ***.ddns.info a pouzivaju ISP telekom, tak maju smolu.
Ak sa klient pripoji cez nejaku VPN, alebo si zmeni DNS, tak web funguje.
Z toho vypliva, ze ISP tuto domenu na svojich resolveroch blokuje (mozno, ze taketo free domeny sa casto pouzivaju ma fishing a pod. preto ich ISP blokuje).
Asi nema zmysel kontaktovat telekom a poziadat ho aby konkretne moju ***.ddns.info povolil.
Bezny ludia vacsinou nezvyknu pouzivaju vpn a ani menit DNS, preto ich o to nemozem ziadat a na web sa potom nedostanu.

Software / Re:Stahování videí z YouTube

« Poslední příspěvek od mzs24087 kdy Dnes v 13:35:43 »

Dík za poslední dva příspěvky. Měl jsem původně obavy, aby tam nebyla nějaká ochrana DRM nebo něco podobnýho, ale asi je to v pohodě v tomto směru.

Software / Re:Stahování videí z YouTube

« Poslední příspěvek od novak_josef_2019 kdy Dnes v 12:48:47 »

Když se použije --js-runtimes, tak to vyplivne vše

Kód: [Vybrat]

[youtube] Extracting URL: https://www.youtube.com/watch?v=k5VaW3Me21k
[youtube] k5VaW3Me21k: Downloading webpage
[youtube] k5VaW3Me21k: Downloading android vr player API JSON
[youtube] k5VaW3Me21k: Downloading web embedded client config
[youtube] k5VaW3Me21k: Downloading player 9c249f6f-main
[youtube] k5VaW3Me21k: Downloading web embedded player API JSON
[youtube] [jsc:deno] Solving JS challenges using deno
[youtube] k5VaW3Me21k: Downloading m3u8 information
[info] Available formats for k5VaW3Me21k:
ID      EXT   RESOLUTION FPS CH │   FILESIZE   TBR PROTO │ VCODEC          VBR ACODEC      ABR ASR MORE INFO
──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
sb3     mhtml 48x27        0    │                  mhtml │ images                                  storyboard
sb2     mhtml 80x45        0    │                  mhtml │ images                                  storyboard
sb1     mhtml 160x90       0    │                  mhtml │ images                                  storyboard
sb0     mhtml 320x180      0    │                  mhtml │ images                                  storyboard
249-drc webm  audio only      2 │   27.28MiB   49k https │ audio only          opus        49k 48k [cs] low, DRC, webm_dash
250-drc webm  audio only      2 │   31.73MiB   57k https │ audio only          opus        57k 48k [cs] low, DRC, webm_dash
249     webm  audio only      2 │   26.89MiB   48k https │ audio only          opus        48k 48k [cs] low, webm_dash
250     webm  audio only      2 │   31.47MiB   56k https │ audio only          opus        56k 48k [cs] low, webm_dash
140-drc m4a   audio only      2 │   72.24MiB  129k https │ audio only          mp4a.40.2  129k 44k [cs] medium, DRC, m4a_dash
251-drc webm  audio only      2 │   57.22MiB  103k https │ audio only          opus       103k 48k [cs] medium, DRC, webm_dash
140     m4a   audio only      2 │   72.24MiB  129k https │ audio only          mp4a.40.2  129k 44k [cs] medium, m4a_dash
251     webm  audio only      2 │   56.71MiB  102k https │ audio only          opus       102k 48k [cs] medium, webm_dash
91      mp4   256x144     25    │ ~ 96.60MiB  173k m3u8  │ avc1.4D400C         mp4a.40.5           [cs]
160     mp4   256x144     25    │   27.74MiB   50k https │ avc1.4d400c     50k video only          144p, mp4_dash
278     webm  256x144     25    │   31.17MiB   56k https │ vp9             56k video only          144p, webm_dash
394     mp4   256x144     25    │   29.62MiB   53k https │ av01.0.00M.08   53k video only          144p, mp4_dash
92      mp4   426x240     25    │ ~175.10MiB  314k m3u8  │ avc1.4D4015         mp4a.40.5           [cs]
133     mp4   426x240     25    │   56.33MiB  101k https │ avc1.4d4015    101k video only          240p, mp4_dash
242     webm  426x240     25    │   48.18MiB   86k https │ vp9             86k video only          240p, webm_dash
395     mp4   426x240     25    │   51.71MiB   93k https │ av01.0.00M.08   93k video only          240p, mp4_dash
93      mp4   640x360     25    │ ~449.41MiB  806k m3u8  │ avc1.4D401E         mp4a.40.2           [cs]
134     mp4   640x360     25    │  112.24MiB  201k https │ avc1.4d401e    201k video only          360p, mp4_dash
18      mp4   640x360     25  2 │  263.87MiB  473k https │ avc1.42001E         mp4a.40.2       44k [cs] 360p
243     webm  640x360     25    │  101.00MiB  181k https │ vp9            181k video only          360p, webm_dash
396     mp4   640x360     25    │   94.07MiB  169k https │ av01.0.01M.08  169k video only          360p, mp4_dash
94      mp4   854x480     25    │ ~635.70MiB 1139k m3u8  │ avc1.4D401E         mp4a.40.2           [cs]
135     mp4   854x480     25    │  201.25MiB  361k https │ avc1.4d401e    361k video only          480p, mp4_dash
244     webm  854x480     25    │  141.01MiB  253k https │ vp9            253k video only          480p, webm_dash
397     mp4   854x480     25    │  140.54MiB  252k https │ av01.0.04M.08  252k video only          480p, mp4_dash
95      mp4   1280x720    25    │ ~860.94MiB 1543k m3u8  │ avc1.4D401F         mp4a.40.2           [cs]
136     mp4   1280x720    25    │  354.47MiB  635k https │ avc1.4d401f    635k video only          720p, mp4_dash
247     webm  1280x720    25    │  239.29MiB  429k https │ vp9            429k video only          720p, webm_dash
398     mp4   1280x720    25    │  227.18MiB  407k https │ av01.0.05M.08  407k video only          720p, mp4_dash
96      mp4   1920x1080   25    │ ~  2.56GiB 4692k m3u8  │ avc1.640028         mp4a.40.2           [cs]
137     mp4   1920x1080   25    │  899.89MiB 1613k https │ avc1.640028   1613k video only          1080p, mp4_dash
248     webm  1920x1080   25    │  374.00MiB  670k https │ vp9            670k video only          1080p, webm_dash
399     mp4   1920x1080   25    │  346.17MiB  620k https │ av01.0.08M.08  620k video only          1080p, mp4_dash

Software / Re:Lokální AI modely pro citlivá data

« Poslední příspěvek od RDa kdy Dnes v 12:30:47 »

Problem vykonneho hw lze vyresit sdilenim/centralizaci vypocetniho uzlu ktery je stale pod vlastni kontrolou (coz je tak nejak i vhodne, protoze tenky klient v podobe notebooku typicky neutahne zadny rozumny AI model - ani kdyz propaguje xyz NPU cicovin.. tak ty jsou nepouzitelne v tomto objemu / na genericke uziti v llm).

A ten subset by me zajimal taky - treba bych rad kdyby muj LLM slice vedel zas vsechno o HDL a klasicke programovani ci znalosti o biologii, zemepisu a jinych blbosti neresil. Zrejme by to vyzadovalo in-house trenovani a to je otazka kde prijit k nejakemu dobremu zdroji.. muzete mit mirror z github projektu, ale pak treba skeny knizek a ucebnic - by zas vyzadovali tu druhou pulku mozku, co pochopi i psanej text, zejo.

Software / Re:Stahování videí z YouTube

« Poslední příspěvek od RDa kdy Dnes v 12:22:48 »

u me to jede normalne:

Kód: [Vybrat]

[download] Destination: Sonáta pro zrzku (Vít Olmer, 1980, celý film)-k5VaW3Me21k.f137.mp4
[download] 100% of  899.89MiB in 00:00:40 at 22.26MiB/s
[download] Destination: Sonáta pro zrzku (Vít Olmer, 1980, celý film)-k5VaW3Me21k.f140.m4a
[download] 100% of   72.24MiB in 00:00:02 at 24.97MiB/s

Velikost je rovnaka pro samotny dl, i dl s --cookies-from-browser firefox (coz musim davat napr u 18+ videi)

a ffmpeg rika:

Kód: [Vybrat]

Stream #0:0[0x1](und): Video: h264 (High) (avc1 / 0x31637661), yuv420p(tv, bt709, progressive), 1920x1080   
Stream #0:1[0x2](und): Audio: aac (LC) (mp4a / 0x6134706D), 44100 Hz, stereo, fltp, 127 kb/s (default)

Za me je to spis nedobehnuta konverze podle zajmu - ty verze s vyssim rozlisenim se generuji az pozdeji a u delsich videi by to mohlo byt o dost pozdeji, jakozto setreni re-encodovacich prostredku na strane YT.

Software / Re:Lokální AI modely pro citlivá data

« Poslední příspěvek od XMen kdy Dnes v 11:58:06 »

Este mi tiez napadlo, neexistuje nejaky sposob ako velkost modelu (a teda jeho schopnosti) obmedzit iba na vybrane oblasti? Napr. programovanie v javascripte, pythone, java ale napr. nepotrebujem .NET, nepotrebujem psychoporadnu,.... Myslim, ze kedysi sa robieval trening AI modelu inym vykonnejsim AI modelom s vyuzitim obmedzenia oblasti, ktore ma zvladat.

Software / Re:Lokální AI modely pro citlivá data

« Poslední příspěvek od XMen kdy Dnes v 11:55:05 »

Ano mate pravdu a v zasade mi citate myslienky

Ono je otazka ci ma niekto skusenosti aj s mensimi modelmi (kludne pod 30B) a ci to ma vobec zmysel ich riesit. Alebo potom je otazka navrhnut si HW, ktory by bol este cenovo akceptovatelny. Ano chapem to je relativny pojem a pre kazdeho je miera cenovej akceptovatelnosti rozna. Bavme sa teda, ze ide o situaciu kde chce nieco taketo riesit jeden clovek (napr. zivnostnik), co sa dostal k projektu, ktory potrebuje takto riesit, pricom zakaznik mu nie je schopny poskytnut vykonny HW resp. nejake AI riesenie.

Co sa tyka cloudu, tam ste si odpovedal sam a presne to takto vidim aj ja.

Software / Re:Lokální AI modely pro citlivá data

« Poslední příspěvek od Jiri Dobry kdy Dnes v 11:30:37 »

Možností je více, ale pro lokální AI zaměřenou na programování je potřeba sáhnout poměrně hluboko do kapsy. Pro seriózní použití dávají smysl modely alespoň kolem 30 miliard parametrů. Menší modely sice mohou být použitelné pro jednodušší úlohy, ale při složitějším programování, práci s většími projekty nebo delším kontextem jejich limity rychle narazíte.

Tomu musí odpovídat i hardware. Pro modely kolem 30B parametrů ještě může stačit výkonná grafická karta s 24-32 GB VRAM. Pro větší modely už je zpravidla potřeba výrazně více paměti. Minimem je například zařízení typu NVIDIA DGX Spark se 128 GB sjednocené paměti, případně některý z výkonnějších počítačů Apple s čipem řady M4/M5 a alespoň 128 GB RAM. Je však potřeba počítat s tím, že při využití systémové paměti místo VRAM bude výkon znatelně nižší.

Rozumná vstupní investice začíná přibližně na 120 000 Kč, a i za tuto částku jde spíše o základní konfiguraci s určitými omezeními. Pokud chcete provozovat větší modely pohodlně, náklady mohou být výrazně vyšší.

Proto je první otázkou, na jakém hardwaru to chcete provozovat. Teprve podle toho má smysl řešit výběr konkrétního modelu a způsob nasazení. Alternativou je pronájem výpočetního výkonu v cloudu nebo primo konkretni stroj pres vast.ai . To může být vhodné pro testování nebo občasné použití, ale neřeší to hlavní důvod, proč mnoho lidí o lokálním provozu uvažuje: práci s citlivými daty, zdrojovými kódy nebo interní dokumentací, které nechtějí odesílat třetí straně.

Stran: [1] 2 3 ... 10