TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #191 · 14 дек.

Как разделить строку с shell-командой на отдельные аргументы в виде списка? Если сделать просто сплит по пробелу то получим то что надо, кроме случаев со вставками текста с пробелами. Например так: >>> '-arg "I Am Groot"'.split(' ') ['-arg', '"I', 'Am', 'Groot"'] Чтобы учитывать текст в кавычках как единый аргумент можно воспользоваться функцией shlex.split() Кто читает мой канал давно, уже в курсе. А что делать, если нужно обратное действие? Объединить аргументы из списка в строку и при этом добавить кавычки в аргумент с пробелами. Конечно, если вы используете subprocess то он сам всё разрулит. Но если вам нужна именно команда одной строкой, то можно воспользоваться готовой функцией в том же subprocess. >>> from subprocess import list2cmdline >>> list2cmdline(['-arg', 'I Am Groot']) '-arg "I Am Groot"' Он также позаботится об экранировании уже имеющихся кавычек >>> list2cmdline(['-arg', 'I Am "Groot"']) '-arg "I Am \"Groot\""' А вот так он может "схлопнуть" в команду JSON >>> list2cmdline(['--json', json.dumps({'key': 'value'})]) '--json "{\"key\": \"value\"}"' _______________ Возможно кто-то спросит, а зачем соединять аргументы в строку если subprocess сам это сделает а os.system не наш путь? Мне как-то потребовалось отправлять команду на удалённое выполнение и в API поддерживалось указание команды только строкой. Так что всякое бывает) #libs#basic

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #tuvanlanguage

当前筛选 #tuvanlanguage清除筛选

В 2023 мы с Айраной Монгуш и Давидом Дале сделали первый Тувинско-Русский ИИ переводчик — раньше Google и Яндекса. Опубликовали на конференции по машинному переводу WMT 2024. С тех пор я думал: а если без интернета? Прямо на телефоне? Взял Gemma3 1B, обучил на Colab, запустил на CPU. Вот скрин — живые переводы, ~500мс, без GPU. Модель пока сырая. Иногда галлюцинирует. Но когда попадает — попадает точно. Это работающая система. Дальше хочу добиться реального качества: — iOS через Core ML (моя основная среда) — 4-bit квантизация для мобильного — Правильно организовать "трубу" (пайплан) — основная проблема — Организовать более гибкий системный промпт (фью-шот промптинг) — Почистить датасет и обогатить синтетически — Сравнить несколько моделей — Выпустить офлайн-приложение для тувинцев 💬 Что сейчас работает для low-resource MT с ~300к парами? Интересно всё — архитектуры, трюки при обучении, способы улучшить качество на маленьком датасете. #NLP#Gemma3#iOS#CoreML#TuvanLanguage#EdgeAI#Google