Обертывание «глина и мед»: сочетая лучшее

Сложно сказать, какой компонент следует считать главным в медово-глиняном обертывании. И глина, и мед очень полезны для кожи. Обертывание «глина и мед» — это очень эффективное и весьма популярное обертывание от целлюлита и для похудения.

В сочетании друг с другом мед и глина помогают избавиться от растяжек, вывести из тканей лишнюю воду и шлаки. В одной процедуре удается совместить два популярных вида антицеллюлитных обертываний: медовое и глиняное.

Выбор компонентов для обертывания

Выбирая мед для обертывания, следует обратить внимание на его свежесть и натуральность. Засахаренный мед не подойдет ни для обертывания, ни даже для медового массажа. Он может быть использован разве что в качестве скраба, но для отшелушивания все же лучше использовать кофейный скраб.

Итак, мед должен быть натуральным и в меру жидким. Засахаренный мед придется растопить, следя за тем, чтобы его температура не повышалась более 50-60 о С. Горячие обертывания выполняются медом, нагретым на водяной бане градусов до 40, а холодные – медом комнатной температуры.

Во время обертывания усиливается потоотделение. С потом из клеток выходят шлаки и токсины, которые глина тут же адсорбирует. Затем жидкость, уже обогащенная полезными веществами, содержащимися в глине, вновь возвращается в кожу в необходимом для нее количестве. Любая глина, как отличный адсорбент, полезна для кожи, но для обертываний все же лучше использовать черную или голубую глину.

Черная глина дает эффект пилинга, питает кожу и улучшает ее цвет, активизирует тканевый обмен веществ, выводит шлаки и токсины. Голубая глина способствует расщеплению жира, улучшает клеточное дыхание и регенерацию, а также, как и черная глина, насыщает кожу микро- и макроэлементами, выравнивает ее. Обертывание именно голубой глиной и медом очень популярно.

Рецепт медово-глиняного обертывания

Для приготовления смеси для обертывания необходимо смешать три столовых ложки глины с теплой водой до консистенции густой сметаны. Добавить столовую ложку меда и тщательно перемешать. Для горячего обертывания смесь нагревают до 40 о С, холодное обертывание выполняется смесью комнатной температуры.

И мед, и глина в обертываниях отлично сочетаются с эфирными маслами. Не зря ведь большой популярностью пользуется обертывание медом и маслами. Поэтому в медово-глиняную смесь можно добавить 5 капель цитрусового или хвойного масла.

Также разнообразить процедуры можно с помощью горчицы. Полезные свойства горчицы широко используются в различных видах горчичных обертываний, в том числе, так популярном медово-горчичном обертывании. Обертывание «глина мед горчица» выполняется так: 2 ст.л. порошка глины, разведенные водой до консистенции густой сметаны, смешиваются с 1 ч.л. меда и 1.ч.л. горчицы.

Техника выполнения медово-глиняного обертывания

За два часа до процедуры не рекомендуется прием пищи.

Свежеприготовленную смесь для обертывания наносят на предварительно очищенную и распаренную кожу, закрывают пленкой и теплой одеждой. Через 30-60 минут смывают теплой водой, на кожу наносят питательный или антицеллюлитный крем. Холодное обертывание может длиться дольше, чем горячее – до двух часов.

Курс медово-глиняного обертывания состоит из 10-20 процедур, проводимых с периодичностью 2-3 раза в неделю. Через месяц отдыха курс может быть повторен.

Полезно чередовать холодные и горячие обертывания. Но перед выполнением и тех, и других необходимо исключить наличие противопоказаний, к которым относятся серьезные сердечно-сосудистые заболевания, сахарный диабет, онкология, а также нарушение целостности кожного покрова в зоне обертывания.

Как использовать yandex gpt для создания сценариев для презентаций и питчей

Instruct-версия большой языковой модели YandexGPT 5 Lite на 8B параметров с длиной контекста 32k токенов. Также в отдельном репозитории опубликована квантизованная версия модели в формате GGUF.

Обучена на базе YandexGPT 5 Lite Pretrain, без использования весов каких-либо сторонних моделей. Алайнмент Lite-версии совпадает с алайнментом YandexGPT 5 Pro и состоит из этапов SFT и RLHF (более подробно о них — в статье на Хабре).

Задавайте вопросы в discussions.

По результатам международных бенчмарков и их адаптаций для русского языка, YandexGPT 5 Lite вплотную приблизилась к аналогам (Llama-3.1-8B-instruct и Qwen-2.5-7B-instruct) и превосходит их в ряде сценариев, в том числе — в знании русской культуры и фактов.

MMLU — 5-shot, все остальные бенчмарки — 0-shot.

Модель можно запустить через HF Transformers:

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer MODEL_NAME = "yandex/YandexGPT-5-Lite-8B-instruct" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( MODEL_NAME, device_map="cuda", torch_dtype="auto", ) messages = ["role": "user", "content": "Для чего нужна токенизация?">] input_ids = tokenizer.apply_chat_template( messages, tokenize=True, return_tensors="pt" ).to("cuda") outputs = model.generate(input_ids, max_new_tokens=1024) print(tokenizer.decode(outputs[0][input_ids.size(1) :], skip_special_tokens=True)) 

from vllm import LLM, SamplingParams from transformers import AutoTokenizer MODEL_NAME = "yandex/YandexGPT-5-Lite-8B-instruct" sampling_params = SamplingParams( temperature=0.3, top_p=0.9, max_tokens=1024, ) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME) llm = LLM( MODEL_NAME, tensor_parallel_size=1, ) messages = ["role": "user", "content": "В чем смысл жизни?">] input_ids = tokenizer.apply_chat_template( messages, tokenize=True, add_generation_prompt=True )[1:] # remove bos text = tokenizer.decode(input_ids) outputs = llm.generate(text, use_tqdm=False, sampling_params=sampling_params) print(tokenizer.decode(outputs[0].outputs[0].token_ids, skip_special_tokens=True)) 

Для запуска в llama.cpp и ollama можно воспользоваться нашей квантизованной моделью, которая выложена в репозитории YandexGPT-5-Lite-8B-instruct-GGUF.

Для полного соответствия токенизации мы рекомендуем пользоваться оригинальным sentencepiece — файл токенизатора лежит в папке original_tokenizer . В нашей инфраструктуре каждую реплику диалога мы токенизируем отдельно.

Из-за этого, в частности, появляется пробел в начале каждой реплики. Также \n токены мы заменяем на [NL] , это можно сделать с помощью text.replace(«\n», «[NL]») перед токенизацией.

Мы используем нестандартный шаблон диалога — модель обучена генерировать только одну реплику после последовательности Ассистент:[SEP] , завершая её токеном . При этом диалог в промпте может быть любой длины.

Это приводит к тому, что в интерактивном режиме модель может выдавать результаты, отличающиеся от вызова модели в режиме генерации на фиксированном диалоге. Поэтому мы рекомендуем использовать интерактивный режим только для ознакомления с моделью.

Добро пожаловать в WordPress. Это ваша первая запись. Отредактируйте или удалите ее, затем начинайте создавать!