Ранее мы уже говорили о том, как выполнить какой-либо код перед открытием интерактивной консоли.
Расскажу еще один способ! На самом деле, даже запустив интерпретатор в обычном режиме с выполнением скрипта из файла вы можете в любом месте активировать интерактивный режим. Или даже несколько по очереди. За это отвечает модуль code.
Как это может пригодиться?
🔸 Вам не хватает pdb и хочется больше "власти"
🔸 Нужно запросить у юзера данные в достаточно сложном виде. В этом случае можно попросить его создать что ему надо и сохранить в определённую переменную, с которой потом и работать.
🔸 Нужна изолированная среда для выполнения каких-либо действий.
🔸 Просто забавы ради😁
Запускается консоль очень просто
import code
ic = code.InteractiveConsole()
try:
ic.interact()
except SystemExit:
pass
Выход обратно на предыдущий уровень происходит как обычно, вызов функции exit() или клавиши Ctrl+D(Ctrl+Z для Windows).
Я набросал простой пример с некоторым функционалом
🔹 Меняются символы приглашения
🔹 В неймспейсы добавляются дополнительные объекты
🔹 Считается время, проведённое в интерактивном режиме
🔹 Скрипт просит юзера заполнить переменную и по выходу распечатывает её значение
Код здесь ↗️
Для запуска сохраните код в файл и запускайте как обычный скрипт.
python my_console.py
Для быстрого запуска можно сделать отдельный алиас
alias py="python3 /home/username/my_console.py"
#tricks#source
⚡️GLM-5 выкатили в опен-сорс.
Не прошло и суток с момента релиза, а Zhipu AI выложила веса GLM-5 и любезно поделилась проведенными бенчмарками.
Архитектура пятого поколения построена на MoE: 744 млрд. общих параметров при активных 40 млрд. Модель учили на 28,5 трлн. токенов и она получила контекстное окно в 200 тыс. токенов.
GLM-5 ориентирован на 5 доменов: кодинг, рассуждение, агентные сценарии, генеративное творчество и работа с длинным контекстом.
Для эффективной обработки длинных последовательностей интегрирован механизм Dynamically Sparse Attention от DeepSeek, он позволяет избежать квадратичного роста копьюта без потери качества.
По бенчмаркам GLM-5 занимает 1 место среди open-source моделей: 77,8% на SWE-bench Verified, лидирует на Vending Bench 2, BrowseComp и MCP-Atlas, а в задачах агентного кодирования и рассуждений вплотную подбирается к Claude Opus 4.5 и GPT-5.2.
Вместе с моделью, авторы предлагают Z Code — собственную агентную IDE с поддержкой параллельной работы нескольких агентов над одной задачей.
Локальный деплой поддерживается vLLM и SGLang, а также non-NVIDIA чипами: Huawei Ascend, Moore Threads, Cambricon (через квантование и оптимизацию ядер).
Если вам негде поднять модель локально, она доступна через платформу chat.z.ai, API и на OpenRouter.
Квантованные версии пока сделали только Unsloth, традиционно - полный набор от 1-bit до BF16.
И да, стэлс-модель PonyAlpha на OpenRouter - это она и была.
📌Лицензирование: MIT License.
🟡Статья
🟡Модель
🟡GGUF
🖥GitHub
@ai_machinelearning_big_data
#AI#ML#LLM#GLM5#ZAI