Многие из тех кто активно работал с Python2 несколько удивлены, почему в Python3 удобная функция reload() переехала из builtin в imp а потом и в importlib?
Ну было же удобно! А теперь лишний импорт😖
Дело в том, что начиная с Python3.3 функция reload() переписана на Python вместо Cи.
Что это нам даёт?
🔸 Такой код проще поддерживать и развивать
🔸 Python код легче читать, изучать и понимать.
Сравните это ➡️ и это ➡️.
🔸 Как результат пункта 2, проще писать свои расширения импорта. Например, пользовательский импортёр с какой-либо хитрой логикой по аналогии с импортом из zip архивов.
А есть ли у этого решения недостатки? Да, они всегда есть.
🔹 Так как это не builtin функция, её следует импортнуть перед использованием
🔹 Скорость замедлилась примерно на 5%. Очевидно, что это совершенно не критично. К тому же от версии к версии логика импорта будет оптимизироваться и ускоряться.
В самом начале файла importlib/__init__.py мы видим такой импорт:
import _imp # Just the builtin component, NOT the full Python module
То есть часть функционала по прежнему написана на Си, но достаточно низкоуровневая.
#basic
🚀 AI TRENDS | Tether Launches QVAC SDK for Cross-Platform AI Development
Tether has introduced the QVAC SDK, a unified software development kit designed to enable developers to build, run, and fine-tune AI applications directly on any device. According to Foresight News, this SDK ensures consistency across different environments.
Applications developed using the QVAC SDK can seamlessly operate on platforms such as iOS, Android, Windows, macOS, and Linux. The same codebase can function across all supported environments without the need for platform-specific branches, rewrites, or conditional logic.
The QVAC SDK is built on QVAC Fabric, a branch of llama.cpp, offering broad compatibility with the llama.cpp model ecosystem for text generation, embedding, and multimodal workloads.
#AI#SDK#CrossPlatform#MachineLearning#LlamaCpp#SoftwareDevelopment#Multimodal#QVAC
#python#agents#generative_ai_tools#llamacpp#llm#onnx#openvino#parsing#retrieval_augmented_generation#small_specialized_models
llmware is a powerful, easy-to-use platform that helps you build AI applications using small, specialized language models designed for business tasks like question-answering, summarization, and data extraction. It supports private, secure deployment on your own machines without needing expensive GPUs, making it cost-effective and safe for enterprise use. You can organize and search your documents, run smart queries, and combine knowledge with AI to get accurate answers quickly. It also offers many ready-to-use models and examples, plus tools for building chatbots and agents that automate complex workflows. This helps you save time, improve accuracy, and securely leverage AI for your business needs[1][3][5].
https://github.com/llmware-ai/llmware