TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #210 · 3 фев.

Что делать если нужно поставить какую-то Python-библиотеку а root-прав нет? То есть в систему библиотеку никак и ничего не поставить. Есть как минимум два способа это решить правильно! 🔸 Сделать виртуальное окружение и ставить там что угодно. Это позволит создать полностью независимое исполняемое окружение для ваших приложений. Все библиотеки будут храниться в домашней директории юзера а значит доступ на запись имеется. Создать очень просто: python3 -m venv ~/venvs/myenvname Теперь активируем окружение # Linux source ~/venvs/myenvname/bin/activate # Windows %userprofile%\venvs\myenvname\Scripts\activate.bat Можно ставить любые библиотеки и запускать приложение. Это стандартный метод работы с любым проектом. Если еще не используете его, то пора начинать. Даже при наличии root доступа! 🔸 Бывает, что нет возможности запустить приложение из своего виртуального окружения. Например, его запускает какой-то сервис от вашего юзера и вставить активацию окружения вы не можете. В этом случае можно установить библиотеки для Python не глобально в систему, а только для юзера. Выполните этот код в консоли: python3 -m site Вы получите что-то такое: sys.path = [ '/home/user', '/usr/lib/python37.zip', '/usr/lib/python3.7', '/usr/lib/python3.7/lib-dynload', '/home/user/.local/lib/python3.7/site-packages', ... ] USER_BASE: '/home/user/.local' USER_SITE: '/home/user/.local/lib/python3.7/site-packages' ENABLE_USER_SITE: True Нас интересует параметр USER_SITE. Это путь к пользовательским библиотекам, которые доступны по умолчанию, если они есть. Именно сюда будут устанавливаться модули если добавить флаг --user при установке чего-либо через pip pip install --user requests Для этой команды не нужны root-права. После неё можно запускать системный интерпретатор без виртуальных окружений и установленная библиотека будет доступна для текущего юзера. Параметр USER_BASE показывает корневую директорию для хранения user-библиотек. Её можно изменить с помощью переменной окружения PYTHONUSERBASE export PYTHONUSERBASE=~/pylibs python3 -m site ... USER_BASE: '/home/user/pylibs' USER_SITE: '/home/user/pylibs/lib/python3.7/site-packages' Получается некоторое подобие виртуального окружения для бедных 😁 которое можно менять через эту переменную (не делайте так!Лучше venv!) 🔸 Дописывание пути в PYTHONPATH Этот способ не входит в список "двух правильных", но тоже рабочий. Здесь придётся сделать всё несколько сложней. Сначала ставим библиотеку в любое место указывая путь установки pip3 install -t ~/mylibs modulename Библиотека установится без привязки к какому-либо интерпретатору. То есть по умолчанию не будет видна. Теперь в нужный момент добавляем этот путь в sys.path или в PYTHONPATH. Не буду советовать так делать. Единственный раз когда этот способ мне пригодился и решил поставленную задачу, это при создании общей библиотеки для кластера компьютеров. Модули лежат в сети и подгружаются для всех из одного и того же места. То есть обновлять файлы требуется только один раз а не на всех хосты отдельно. Минусы такого подхода: ▫️Нужно всем хостам пробить нужный путь в .bashrc или ещё куда-то чтобы он сетапился на старте. ▫️Чем больше хостов тем больше нагрузка на сеть. Иногда такой способ не подходит именно по этой причине. Тогда Ansible вам в помощь. ▫️Не очень подходит если хосты с разными операционками. Некоторые библиотеки различаются для Linux и Windows (там, где есть бинарники) и приходится мудрить более сложные схемы. #tricks#basic

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #aideveloper

当前筛选 #aideveloper清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2031 · 16.04.2024 г., 14:03

#вакансия#vacancy#удаленка#remote#AI#мидл#Middle#синьор#Senior#ai#ии#ml#мл#llm#RAG#fullstack#finetuning#NLP#langchain#DataScientist#DataEngineer#MLengineer#api#aideveloper#python ❇️Вакансия: «AI Developer / ИИ Разработчик» Middle/Senior Формат: удаленно по всему миру Наш часовой пояс: UTC+3 Занятость: проектная с переходом в полную Оплата: до 350.000₽ за проект или почасовая Мы мультибренд занимающийся разработкой и внедрением AI и ML технологий во всех коммерческих отраслях В связи с расширением мы ищем новых специалистов в нашу команду, а именно: AI Developer, Data Scientist, Data Engineer, ML Engineer 🔸Направления нашей работы: - Внедрение ИИ/ML для автоматизации процессов - Внедрение ИИ/ML в web сервисы, браузерные расширения и приложения(mobile) - Создание продвинутых функциональных AI-Ассистентов - Обучение/дообучение моделей - Разработка AI/ML SaaS 🔸Какие задачи вам предстоит решать: - Работа с LLM(Anthropic, Gemini, OpenAI, Llama, Mistral и др) - Взаимодействие с API различных сервисов/приложений - Решение задач по автоматизации бизнес-процессов и написанию скриптов на языке Python - RAG моделей (с использованием Langchain или др.) - Fine-tuning open-source моделей - Text-to-text, text-to-speech, speech-to-text NLP - Работа с облачными платформами(Google Cloud, Yandex Cloud и др.) - Использование no-code/low-code инструментов для сокращения издержек (Flowise, Make, Zapier Central, Relevance и др.) 🔸Важный навык: - Свободное владение Английским языком 🔸Мы предлагаем: - Интересные проекты с возможностью творческой реализации - Возможность принять участие в выводе продуктов и сервисов бренда на международный рынок - Возможность профессионального роста и нетворкинга с экспертами в сфере AI и ML со всего мира - Карьерный рост до Team Lead или CTO одной из компаний - Отсутствие привязки к месту и возможности легальной оплаты труда в любую точку мира - Свобода мысли и принятия решений при реализации проектов 🔸Кого мы хотим видеть: - амбициозных, инициативных и талантливых разработчиков, желающих достигать новых высот в сфере AI и ML, которые легко вольются в нашу молодую команду (P.s. вам необязательно быть молодым, но обязательно быть с нами близким по духу) 💬Отправляйте резюме/CV/портфолио:@subscale_ai