TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #164 · 14 окт.

🙄Разминка для ума! Треугольник Серпинского, интересная фигура которую построить достаточно просто. Алгоритм такой: 1. создаём любые 3 точки на плоскости 2. из этих точек случайно выбираем любую, как начальную 3. случайно выбираем любую точку из этих же трёх точек как цель 4. перемещаемся в сторону цели на половину расстояния 5. повторяем бесконечно с пункта 3 Если сделать достаточно много итераций то вырисовывается интересная фигура. Треугольник, в который вписаны более мелкие треугольники. Это самый настоящий фрактал! Я собрал пример построения такой фигуры на базе Qt. 🌎 Код можно посмотреть здесь. С помощью paintEvent я рисую точки по озвученному алгоритму. Каждые 10 секунд либо по клику на виджете строится следующий треугольник. Особенности примера: 🔸 Атрибут Qt.WA_OpaquePaintEvent позволяет сохранить то, что было нарисовано в прошлой итерации. Таким образом мы видим постепенное наполнение точек а не мелькающую одну точку. 🔸QTimer позволяет создавать отложенные вызовы один раз или с повторением через интервал. 🔸QColor.fromHsv() позволяет создать рандомный но предсказуемый цвет с помощью HSV схемы. Не слишком светлый и не слишком тёмный но всегда с разный. Рандомизации подвергается только смещение по цветовому кругу (Hue), яркость (Value) и насыщенность (Saturation) можно контролировать отдельно в своих пределах или оставить статичными. Обычный рандом цвета по RGB не даёт такой предсказуемый результат. 🔸 Каждый новый цикл с новым треугольником предварительно затемняет предыдущие через этот вызов painter.fillRect(rec, QColor(0, 0, 0, 100)) То есть полупрозрачный цвет. Таким образом, чем старше треугольник, тем он темней. Если сделать виджет фулскрин, то у нас получится некий ScreenSaver))) 🔸 Да, я знаю, что рисование в Qt не самый лучший способ сделать этот пример) Скорее всего самый НЕподходящий. Попробуйте сделать тоже самое но другими средствами. #qt#source#tricks

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #lmcache

当前筛选 #lmcache清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8027 · 11.07.2025 г., 12:05

🌟LMCache: умное кэширования для LLM-инференса. LMCache - проект, который предлагает решение по сохранению KV-кэша на CPU, диске или даже в специализированной памяти NIXL. По сути, это инструмент, который превращает одноразовые вычисления в многократно используемые блоки, экономя время и ресурсы. Представьте, что в чат-боте пользователи часто ссылаются на один и тот же системный промпт или историю диалога. Обычно модель заново обрабатывает эти данные, но LMCache просто загружает готовый кэш. Выгрузка KV-кэшей освобождает GPU для новых задач, уменьшая TTFT (время до первого токена) вплоть до 10 раз. 🟡LMCache гибкий. Кэши можно не только выгружать, но и делиться между разными инстансами LLM. Проще говоря, если два пользователя одновременно обращаются к разным копиям модели с одинаковым запросом, система не будет дублировать работу: результаты одного prefill’а станут доступны всем. Это работает даже для неполных префиксов, например, при частичном совпадении входных данных. 🟡LMCache умеет в раздельную предобработку. Prefill и decode, которые обычно выполняются на одном GPU, теперь могут быть разнесены: первый этап обрабатывается на мощных узлах, а второй на оптимизированных для генерации. Для распределенных систем такая техника повысит пропускную способность. Тесты разработчиков проекта показывают, что в реальных задачах задержка снижается в 3–10 раз, а GPU-циклы экономятся на повторных вычислениях. Проект тесно интегрируется с vLLM, в репозитории есть большой набор с примерами, документация и советы по установке и настройке. ⚠️Калькулятор KV-кеша с выбором модели, ее типа данных и количества токенов, который поможет прикинуть, сколько VRAM можно сэкономить. 📌Лицензирование: Apache 2.0 License. 🖥Github @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#LLM#LMCache#KVCache#Github