TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #208 · 29 јан.

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

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #medsiglip

当前筛选 #medsiglip清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8014 · 10.07.2025 г., 17:00

⚡️MedGemma: открытые ИИ-модели для медицины от Google. Google Research продолжают развивать свою линейку специализированных медицинских ИИ-моделей, представив два важных пополнения: MedGemma и MedSigLIP. Это серьезное пополнение экосистемы открытых и доступных инструментов для здравоохранения. Разработчики предлагают мощные базовые модели, которые можно дообучать и запускать на собственном железе, даже на потребительском GPU. 🟡Флагман релиза MedGemma - 2 мультимодальные модели на 4 и 27 миллиардов параметров на основе Gemma 3. Младшая, 4-миллиардная версия, показывает себя как один из лучших открытых «малышей» (<8B), а после дообучения достигает SOTA в генерации отчетов по рентгеновским снимкам. В ходе одного из тестов 81% сгенерированных ею заключений были признаны сертифицированными радиологами достаточно точными. Старшая, на 27 миллиардов, в текстовой версии, на бенчмарке MedQA набрала 87.7%. Это всего на 3 пункта ниже DeepSeek R1, но при этом модель требует в 10 раз меньше ресурсов для инференса. 🟡Глазами для MedGemma служит MedSigLIP - легковесный (всего 400М параметров) энкодер изображений. Его задача - классификация, поиск и другие задачи со структурированным выходом. Он был создан адаптацией общей модели SigLIP на огромном массиве медицинских данных (от рентгена до гистологии и снимков глазного дна). 🟡Ключевая особенность и MedGemma, и MedSigLIP в том, что при специализации они не растеряли своих общих знаний. Они по-прежнему понимают немедицинский контекст и умеют работать с разными языками, что подтвердили исследователи из Тайваня, успешно применявшие модель в связке с литературе на традиционном китайском. 📌Лицензирование: Health AI Developer Foundations. 🟡Страница проекта 🟡Набор моделей 🟡Документация 🟡Arxiv 🟡Demo @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#LLM#MedGemma#MedSigLIP#Google