Для тех кто пишет расширения на PyQt/PySide для CG-софтов.
Когда я только начинал писать тулзы под Maya (тогда еще версия 2010-2011) мне приходилось ручками ставить PyQt4 под Maya. Даже написал мануалы по установке на своём сайте. Но потом стал доступен из коробки PySide и позже он обновится до PySide2. Для некоторых систем была поддержка PyQt5.
И как простому разработчику поддерживать этот зоопарк? Ведь хочется чтобы тул работал на любой версии (вы тоже делали модуль что-то типа import_qt.py?😁)
На помощь приходит проект Qt.py который поставил себе цель унифицировать использование Qt-биндингов вне зависимости от среды где запускается код. Те, кто давно пишут на Qt, скорее всего знают этот проект.
Он стал стандартом для CG-индустрии и используется в топовых студиях и проектах.
Qt․py помогает запускать один и тот же код на разных платформах с разными вариантами Qt-библиотек. Это может быть как интеграция в CG-софт, так и переносимость стендалонов между разными платформами с разными версиями Python.
Я решил рассказать о некоторых особенностях работы с этой библиотекой.
Сегодня о том, как установить и использовать Qt․py и что это вам даёт.
Установка
pip install Qt.py
Чтобы начать использовать Qt․py в коде достаточно заменить импорт вашего варианта Qt-биндинга на Qt․py
from [PySide|PyQt4|PySide2|PyQt5] import QtWidgets
=>
from Qt import QtWidgets
Теперь ваш код будет поддерживать любой вариант биндинга Qt в Python.
При этом не потребуется использовать if-else конструкции под разные версии. Все вызовы теперь одинаковы.
Всё что нужно сделать, это написать его по правилам PySide2. Именно эта версия была взята за основу.
Приоритет импорта такой:
1. PySide2
2. PyQt5
3. PySide
4. PyQt4
Что именно загрузилось можно посмотреть в переменной __binding__
>>> import Qt
>>> Qt.__binding__
'PySide2'
Приоритет имопрта можно изменить через переменные QT_PREFERRED_BINDING и QT_PREFERRED_BINDING_JSON. Причем под каждый проект оверрайды можно настраивать индивидеально.
#qt#libs
🔎 Группа британских ученых создала ИИ-алгоритм для автоматической обработки и извлечения огромных объемов информации из различных документов.
Система анализирует содержание и структуру счет-фактур, налоговых форм и других цифровых данных, а затем сортирует их по категориям.
🗣 По словам исследователей, технология упростит открытие банковских счетов, утверждение ипотечных кредитов, ответы на запросы клиентов и обработку страховых требований, ускорив проверку на мошенничество и извлечение сведений из удостоверяющих личность документов.
#NLP
🗣 Компания Veritone запустила платформу Marvel.AI для клонирования голоса знаменитостей.
По словам разработчиков, любой желающий может создать цифровую копию своего голоса и выставить ее на продажу. Затем образцы речи можно использовать для озвучивания новостей, рекламных роликов и другого контента.
💿 Также платформа может оцифровывать голоса умерших людей. Для этого ей необходимо предоставить их архивные голосовые записи.
#NLP
A team of ex-OpenAI fellows at Together have released a 20B chat-GPT model, fine-tuned for chat using EleutherAI's GPT-NeoX-20B, with over 43 million instructions under the Apache-2.0 license.
https://github.com/togethercomputer/OpenChatKit
https://www.together.xyz/blog/openchatkit
#nlp
Haystack
• Ask questions in natural language and find granular answers in your documents.
• Perform semantic search and retrieve documents according to meaning, not keywords.
• Use off-the-shelf models or fine-tune them to your domain.
• Use user feedback to evaluate, benchmark, and continuously improve your live models.
• Leverage existing knowledge bases and better handle the long tail of queries that chatbots receive.
• Automate processes by automatically applying a list of questions to new documents and using the extracted answers.
https://github.com/deepset-ai/haystack
#nlp
#nlp#news
Опасный ИИ –– OpenAI создала генератор текстов, который работает слишком хорошо
Алгоритм GPT-2, натренированный на 40 гигабайтах текстов из интернета, научился писать осмысленные тексты. Он предсказывает каждое следующее слово, подходящее по стилю и содержанию. OpenAI решила не выкладывать в открытый доступ полноценный программный код, полагая, что алгоритм может быть опасным, что сильно расстроило сообщество, ведь компания создавалась именно на принципах полной открытости полученных результатов.
Почему важно: В 2015 году лаборатория, основанная Илоном Маском, зарядилась альтруистической целью –– создавать ИИ на благо человечества. Но это было 4 года назад, а сейчас OpenAI побоялась выкладывать свою разработку в открытый доступ. Уж слишком высока вероятность, что ИИ быстро переманят на сторону зла и будут использовать для генерации фейковых новостей и спама. OpenAI создали мощного противника человечества в Dota 2, теперь –– идеального писателя, которому не нужно вдохновение.
Эта новость –– отличный повод поговорить о NLP (направление ML по обработке текста) и его ключевых проблемах. Даже самые огромные бюджеты, которые компании тратят на попытки автоматизации службы поддержки и ответы в чатах пользователям, упираются в число 30%. Это средний объем автоматизации сообщений, выше которого прыгнуть сложно, даже внутри одного маленького домена тем. NLP ждет какого-то фундаментального открытия, которое позволит перейти от статистических методов к полноценному deep learning подходу. Возможно алгоритм GPT-2 поможет сдвинуть NLP с текущей мертвой точки.
🗣Googleподелилась прогрессом в создании Universal Speech Model (USM), поддерживающей 1000 различных языков.
По данным разработчиков, модель имеет 2 млрд параметров. Ее обучили на 12 млн часов речи и 28 млрд предложений.
🌐 На сегодня USM поддерживает более 100 языков. Модель уже используют в YouTube для автоматического создания субтитров.
#Google#NLP
🗣Googleразработала систему голосовой идентификации Speaker ID для колл-центров.
При первом взаимодействии абонента с ИИ, сервис предложит ему зарегистрироваться и предоставить образец речи. Система не требует специального текста или пароля — после верификации она определит звонящего по трехсекундному фрагменту голоса.
⚙️ Speaker ID является частью платформы Contact Center AI.
#Google#NLP
🗣 Китайские разработчики представили языковую модель WuDao 2.0. По их словам, она превосходит аналогичные технологии Google и OpenAI
WuDao 2.0 использует 1,75 трлн параметров для имитации разговорной речи, написания текстов и понимания изображений. Она работает с китайским и английским языками благодаря изучению 4,9 терабайт различных данных.
Разработчики заявили, что побили рекорд компании Google, которая в январе 2021 года представила Switch Transformer с 1,6 трлн параметров. До этого крупнейшей языковой моделью была OpenAI GPT-3 со 175 млрд параметров.
🤝 Исследователи также сообщили, что уже нашли 22 партнеров, в числе которых производитель смартфонов Xiaomi, служба доставки Meituan и платформа для обмена короткими видео Kuaishou.
#Китай#NLP
💬Alexa AIпредставила многоязычную нейросеть-трансформер AlexaTM с 20 млрд параметров. Модель способна изучать новые задачи по нескольким примерам и переводить их без вмешательства человека.
Алгоритм основан на архитектуре кодер-декодер. Для тренировки нейросети исследователи использовали комбинацию задач шумоподавления и каузально-языкового моделирования.
☝️ По данным разработчиков, AlexaTM превосходит аналоги в выполнении задач обобщения и машинного перевода, а углеродный след при ее тренировке составляет всего пятую часть от выбросов при обучении GPT-3.
#Amazon#NLP