TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #199 · 8 јан.

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

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #tinybutmighty

当前筛选 #tinybutmighty清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #108 · 10.09.2023 г., 08:33

🌟 AI Sunday Wonders: Meet TinyLlama, the 550MB AI Model Trained on 3 Trillion Tokens Hello, everyone! In the world of AI, smaller models are gaining immense popularity due to their efficiency on edge devices with limited memory and processing power. Enter TinyLlama, a groundbreaking project led by a research assistant at Singapore University of Technology and Design. Despite its tiny 550MB size, TinyLlama is pre-trained on a massive three trillion tokens. This compact model holds great promise for various applications, including real-time machine translation without the need for an internet connection. The project aims to complete the training of this 1.1 billion Llama model in just 90 days, utilizing 16 A100-40G GPUs. You can track its progress and loss metrics in real-time. TinyLlama shares the same architecture and tokenizer as Meta's Llama 2, making it compatible with open-source projects built on Llama. TinyLlama joins the league of smaller language models like Pythia-1b and MPT-1b, offering developers efficient options for creating cutting-edge AI applications. #TinyLlama#AIModel#AIResearch#MachineLearning#AIInnovation#TinyButMighty