Вопросы про переменную PYTHONPATH
🔸 Как она определяет пути поиска модулей при импорте?
Пути поиска модулей находятся в списке sys.path. Как формируется этот список?
Исходя из документации мы может выделить 3 основных этапа.
▫️Путь к запускаемому скрипту или рабочая директория
▫️ Переменная PYTHONPATH
▫️ Стандартные пути к библиотекам
Это значит, что все три этапа выполняются в момент инициализации интерпретатора. Результат заполняет список sys.path. В том числе и пути, указанные в переменной PYTHONPATH.
🔸 Можно ли добавлять новые пути в эту переменную в Python-коде?
Можно, но учитывая, что используется она только во время старта интерпретатора, никакого эффекта это иметь не будет.
Для изменения путей поиска модулей в коде нужно изменять непосредственно список sys.path.
🔸 Можно ли указать много путей для поиска?
Да, с помощью переменной PYTHONPATH можно указать несколько директорий, разделённых символом разделения пути. Для Linux это символ ":", для Windows это ";".
Например:
export PYTHONPATH=/mnt/libs:~/mylibs
#basic#tricks
🐋 DeepSeek-V3.1 теперь можно запускать локально
Оригинальная модель весила 715GB, но её удалось уменьшить до 170GBRAM (−80%) с помощью новой техники квантовки Dynamic 1-bit GGUF.
⚡ Огромная экономия памяти
👉 Подробный гайд: https://docs.unsloth.ai/basics/deepseek-v3.1
👉 GGUF-модель: https://huggingface.co/unsloth/DeepSeek-V3.1-GGUF
Теперь топовую DeepSeek реально запустить даже на локальной машине, а не только в дата-центре 🚀
@ai_machinelearning_big_data
#DeepSeek#GGUF
⚡️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
🚀 AI TRENDS | New Local Model Qwopus3.5-27B-v3 Released with High HumanEval Score
Developer Jackrong has introduced Qwopus3.5-27B-v3, a local model designed to operate on a single consumer GPU. According to NS3.AI, this model boasts an impressive 95.73% score on HumanEval. The Qwopus3.5-27B-v3 is distilled from Claude Opus 4.6-style reasoning and is available in GGUF format for use with LM Studio or llama.cpp.
#AI#Qwopus3.5 #HumanEval#Jackrong#ClaudeOpus#GGUF#LMStudio#llama_cpp#AITrends