TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #183 · 23 ное.

Python + bash Если вам часто требуется запускать shell команды из Python-кода, какой способ вы используете? Самый низкоуровневый это функция os.system(), либо os.popen(). Рекомендованный способ это subprocess.call(). Но это всё еще достаточно неудобно. Советую обратить своё внимание на очень крутую библиотеку sh. Что она умеет? 🔸 удобный синтаксис вызова команд как функций # os import os os.system("tar cvf demo.tar ~/") # subprocess import subprocess subprocess.call(['tar', 'cvf', 'demo.tar', '~/']) # sh import sh sh.tar('cvf', 'demo.tar', "~/") 🔸 простое создание функции-алиаса для длинной команды fn = sh.lsof.bake('-i', '-P', '-n') output = sh.grep(fn(), 'LISTEN') в этом примере также задействован пайпинг 🔸 удобный вызов команд от sudo with sh.contrib.sudo: print(ls("/root")) Такой запрос спросит пароль. Чтобы это работало нужно соответствующим способом настроить юзера. А вот вариант с вводом пароля через код. password = "secret" sudo = sh.sudo.bake("-S", _in=password+"\n") print(sudo.ls("/root")) Это не все фишки. Больше интересных примеров смотрите в документации. Специально для Windows💀 юзеров #libs#linux

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #medsiglip

当前筛选 #medsiglip清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8014 · 10.07.2025 г., 17:00

⚡️MedGemma: открытые ИИ-модели для медицины от Google. Google Research продолжают развивать свою линейку специализированных медицинских ИИ-моделей, представив два важных пополнения: MedGemma и MedSigLIP. Это серьезное пополнение экосистемы открытых и доступных инструментов для здравоохранения. Разработчики предлагают мощные базовые модели, которые можно дообучать и запускать на собственном железе, даже на потребительском GPU. 🟡Флагман релиза MedGemma - 2 мультимодальные модели на 4 и 27 миллиардов параметров на основе Gemma 3. Младшая, 4-миллиардная версия, показывает себя как один из лучших открытых «малышей» (<8B), а после дообучения достигает SOTA в генерации отчетов по рентгеновским снимкам. В ходе одного из тестов 81% сгенерированных ею заключений были признаны сертифицированными радиологами достаточно точными. Старшая, на 27 миллиардов, в текстовой версии, на бенчмарке MedQA набрала 87.7%. Это всего на 3 пункта ниже DeepSeek R1, но при этом модель требует в 10 раз меньше ресурсов для инференса. 🟡Глазами для MedGemma служит MedSigLIP - легковесный (всего 400М параметров) энкодер изображений. Его задача - классификация, поиск и другие задачи со структурированным выходом. Он был создан адаптацией общей модели SigLIP на огромном массиве медицинских данных (от рентгена до гистологии и снимков глазного дна). 🟡Ключевая особенность и MedGemma, и MedSigLIP в том, что при специализации они не растеряли своих общих знаний. Они по-прежнему понимают немедицинский контекст и умеют работать с разными языками, что подтвердили исследователи из Тайваня, успешно применявшие модель в связке с литературе на традиционном китайском. 📌Лицензирование: Health AI Developer Foundations. 🟡Страница проекта 🟡Набор моделей 🟡Документация 🟡Arxiv 🟡Demo @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#LLM#MedGemma#MedSigLIP#Google