Модуль Qt․py это не просто текстовый модуль, его компоненты генерируются на лету в зависимости от ситуации.
Поэтому ваша любимая IDE не сможет качественно сообразить автокомплиты под этот модуль.
Решение здесь более чем очевидно, надо сделать stubs-файлы. Это файлы с расширением .pyi, описывающие содержимое модуля но не имеющие рабочего кода.
Ну что, готовы потратить пару месяцев своей жизни чтобы описать все классы Qt и их методы? 😭
Расслабьтесь, за вас это уже сделали добрые люди.
Спасибо Fredrik Averpil !
Качаем здесь ⬇️
https://github.com/fredrikaverpil/Qt.py/tree/stubs/stubs/Qt
Не думаю что стоит устанавливать Qt․py из этого репозитория. Он там не обновляется. Так что забираем только файлы .pyi.
За актуальность этих файлов тоже не ручаюсь, но большинство методов там имеются.
Установка:
🔸 Вариант 1:
- находим куда установлен сам модуль Qt․py, это будет одинокий файл который так и называется Qt․py
- кидаем директорию рядом с ним (если есть доступ на запись). Должно получиться так:
📁 site-packages\
📄 Qt.py
📁 Qt\
...
🔸 Вариант 2
- копируем директорию Qt куда угодно
- пробиваем путь к ней в настройках энвайронмента в переменную PATH так, чтобы путь был ДО директории Qt.
Закинуть можно и в свою домашнюю директорию. Если скопируете сюда:
~/stubs/Qt
То переменную пишем так
export PATH=~/stubs:${PATH}
После этого IDE должна распарсить stubs-файлы и автокомплиты появятся 😎
#qt#libs#tricks
🚀 OpenAI **gpt-oss** с ультрадлинным контекстом!
Unsloth выпустили Flex Attention, который даёт до 61K контекста для gpt-oss bf16 при обучении на GPU с 80GB.
📊 Что это значит:
- 8× больше контекста
- потребляет на 50% меньше VRAM
- 1.5× быстрее по сравнению с альтернативами (включая FA3)
Для BF16 LoRA теперь можно тренировать с ~60K контекстом на одной H100 80GB.
🔗 Подробнее: https://docs.unsloth.ai/basics/long-context-gpt-oss-training
@ai_machinelearning_big_data
#Unsloth#OpenAI#gptoss#chatgpt
⚡️GGUF-версии GPT-OSS от Unsloth.
Unsloth конвертировали обе GPT-OSS (20B и 120B) и исправили ошибки, чтобы повысить качество инференса.
🟡Оптимальный сетап:
🟢20B работает со скоростью более 10 токенов/с при полной точности на 14 ГБ оперативной памяти.
🟢120B с полной точностью будет давать >40 токенов/с на примерно 64 ГБ ОЗУ.
Минимальных требований для запуска моделей нет, запуститься можно даже если у вас всего 6 ГБ и только CPU, но инференс будет медленнее.
GPU не требуется , особенно для модели 20B, но его наличие значительно увеличивает скорость вывода (~80 токенов/с). С чем-то вроде H100 можно получить пропускную способность 140 токенов/с, и это значительно быстрее, чем у OpenAI в ChatGPT.
Модели можно запустить через llama.cpp, LM Studio или Open WebUI. Если модель 120B слишком медленная, попробуйте версию 20B - она очень быстрая и работает не хуже o3-mini.
Помимо моделей формата GGUF c полной точностью, Unsloth сделали версии с 4-bit и 16-bit точностью. 4-бинтый квант, кстати, можно файнтюнить на 24 ГБ VRAM.
📌 Подробная пошаговая инструкция по локальному запуску и файнтюну - в документации Unsloth.
🟡Набор моделей
🟡Документация
@ai_machinelearning_big_data
#AI#ML#GPTOSS#GGUF#Unsloth
🖥gpt-oss работает на специальном формате промптов — Harmony, и без него модель просто не будет выдавать корректные ответы.
Зачем нужен Harmony?
Этот формат нужен для:
— 🧠 генерации chain of thought рассуждений
— 🔧 корректного вызова функций и использования инструментов
— 📦 вывода в разные каналы: обычный ответ, reasoning, tool call
— 🗂️ поддержки tool namespaces и иерархических инструкций
💡 Harmony имитирует OpenAI Responses API, так что если вы с ним работали — будет легко освоиться.
👉 Если вы используете gpt-oss через HuggingFace, Ollama или vLLM, волноваться не нужно.
Но если строите свой пайплайн — обязательно изучитегайд по Harmony.
Без него модель просто не будет работать как надо.
pip install openai-harmony
# or if you are using uv
uv pip install openai-harmony
@ai_machinelearning_big_data
#gptOSS#Harmony#OpenAI#LLM#PromptEngineering