TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #200 · 11 јан.

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

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #mistralsmall4

当前筛选 #mistralsmall4清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9685 · 18.03.2026 г., 14:15

⚡️Mistral выпустила Small 4. Mistral Small 4 - это мультимодальный комбайн, который закрывает сразу три задачи: ризонинг, агентный кодинг и работу с изображениями. Раньше под каждую из них была отдельная модель: Magistral, Devstral и Pixtral. Теперь один чекпоинт, 🟡Архитектура MoE с 128 экспертами, из которых на каждый токен активируются 4. Всего 119B параметров, активных - 6B на токен. Контекстное окно - 256 тыс. токенов. По сравнению с Mistral Small 3 в новой версии задержка сократилась на 40%, пропускная способность выросла в 3 раза. Ключевая фича - параметр reasoning_effort. Если поставить none будет быстрый чат-режим, как в Small 3.2, а с ключом high модель начнет разворачивать цепочку рассуждений, сопоставимую с Magistral. Переключение в рантайме, без смены модели. 🟡Тесты Small 4 с включенным reasoning обходит GPT-OSS 120B на LiveCodeBench и генерирует при этом на 20% меньше токенов. На AA LCR набирает 0.72 при длине ответа 1.6K символов. Для сравнения, модели Qwen для тех же результатов нужно от 5.8K до 6.1K. Для self-hosted деплоя минимальный стенд - 4× NVIDIA HGX H100, 2× HGX H200 или 1× DGX B200. Попробовать бесплатно можно на build.nvidia.com, через Mistral API или AI Studio. 📌 Лицензирование: Apache 2.0 License. 🟡Статья 🟡Набор моделей @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#LLM#MistralSmall4#MistralAI