В прошлом посте говоря "Все вызовы теперь одинаковы" я несколько слукавил. Всё-таки есть в этом зоопарке версий некоторая несовместимость вызов которой просто так не унифицировать. Эти моменты вынесены в отдельный модуль QtCompat (compatibility). Там не так много функций но они довольно полезны.
Этот модуль содержит унификаци модуля shiboken2, функций loadUi, translate и несколько переименованных функций классов или изменённую сигнатуру аргументов и возвращаемых значений. Это единственное исключение из правила когда вам потребуется где-то изменить свой код кроме импортов и этот код не похож на обычный код PySide2.
Например, в PyQt4 и PySide есть метод
QHeaderView.setResizeMode
Для PyQt5 и PySide2 они были благополучно переименованы в
QHeaderView.setSectionResizeMode
Чтобы применить этот метод следует использовать такой код
from Qt import QtCompath
header = self.horizontalHeader()
QtCompat.QHeaderView.setSectionResizeMode(header, QtWidgets.QHeaderView.Fixed)
Унификация загрузки UI файлов:
# PySide2
from PySide2.QtUiTools import QUiLoader
loader = QUiLoader()
widget = loader.load(ui_file)
# PyQt5
from PyQt5 import uic
widget = uic.loadUi(ui_file)
# Qt.py
from Qt import QtCompat
widget = QtCompat.loadUi(ui_file)
Хорошо что таких моментов не много и их легко запомнить.
Полный список можно посмотреть в таблице.
#qt#tricks
🤖⭐️Google выпустила GenAI API на основе Gemini Nano как часть ML Kit
В первой порции доступны 4 API (бета статус): суммаризация, исправление, перефразирование, описание изображения. Все модели работают на основе AI Core и полностью на устройстве пользователя. Это значит что все обрабатывается безопасно и работает без наличия интернета.
Пока поддерживается только небольшой список устройств (например, Pixel только линейка последнего поколения). Обещают расширять список в будущем. Скорее всего это связано с необходимой мощностью и оперативной памятью для запуска.
Подробнее в документации
#android#mlkit#gemini#googleio
📹Finding The Perfect Gemini fit on Android (13 мин)
Рассказ про GenAI модели из Google ML Kit и как можно их использовать на устройствах без подключения к сети (список моделей - флагманы 2024-2025 года)
#android#mlkit#ai#gemini#googleio
🤖Google анонсировали Automated Prompt Optimization (далее APO) для Vertex AI. Это будет полезно всем тем кто работает с on-device AI на Android
Если вы ещё не слышали про ML Kit Prompt API — это способ запускать Gemini Nano прямо на Android устройстве без обращения к серверу. Модель живёт в Android AICore как системный сервис, приложение просто отправляет промпт и получает ответ.
APO появился с целью настройки общей модели под конкретную задачу. Это облачный инструмент, который автоматически ищет оптимальный системный промпт для вашей задачи. Вы даёте примеры входных данных и ожидаемых ответов, Gemini Pro/Flash анализирует ошибки, генерирует десятки вариантов промптов параллельно и выбирает лучший. На выходе — просто текст промпта, который вы зашиваете в своё приложение.
Google утверждают, что это даёт📈 +5–8% к точности на реальных задачах: классификация, перевод, определения намерения.
Пока ML Kit Prompt API доступен только на ограниченном числе устройств, но направление очевидно — Google всерьёз строят экосистему on-device AI для Android-разработчиков
🔗 Источник - официальный блог Android Developers
#Android#AndroidDev#MLKit#GeminiNano#OnDeviceAI