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
#Linux Desktop application that provides live #captioning
FUTO Fellowship program interview; linux captions software
👉 Live Captions github: https://github.com/abb128/LiveCaptions
🔵 Q&A w/ billionaire alt-tech investor/philanthropist Eron Wolf
https://www.youtube.com/watch?v=OJPmbcU-Vzo
🔵 FUTO Fellows program: https://futo.org/fellows/
🔵 FUTO Youtube channel - @futotech
⚠️ Google's breaches of privacy have gone TOO FAR!
https://www.youtube.com/watch?v=_vWAF13KigI
#speech#recognition#stt#voice
✍️ JoyCaption Ultimate α2 (2024-09-26) ● Генератор описаний и тегов для изображений с режимом пакетной обработки ● RU ● by NerualDreming & Slait
Ссылка на оригинальный GitHub:https://github.com/fpgaminer/joycaption
Репакеры: #NerualDreming, #Slait
Дата обновления модели: 26 сентября 2024
Версия: α2
Категории:#captioning, #AIvision, #img2txt
Платформа:#Windows
Язык: RU
Место на диске: 20 ГБ
Системные требования: NVIDIA GPU 12gb VRAM
Совместимость:#Nvidia
🖥Описание софта:
JoyCaption — инструмент для генерации подробных описаний изображений в различных стилях и форматах. Незаменим для создания описаний изображений при подготовке тренировочных датасетов. Полезен для получения промптов из любых изображений. Адекватно работает с NSFW-концепциями и тегами.
В этой русифицированной модифицированной сборке добавлена поддержка пакетной обработки файлов, сохранение обработанных изображений в директорию проекта, перевод интерфейса и многое другое для удобства работы. Всё работает локально, используя квантованную модель nf4 для экономии ресурсов и увеличения скорости обработки.
😬 Основные возможности JoyCaption α2:
🟣9 режимов генерации (описание, SD-промпты, MidJourney, booru-теги, соцсети и др.)
🟣Расширенные инструкции: имя персонажа, свет, композиция, глубина, качество
🟣Формальный и неформальный стиль
🟣Выбор длины описания
🟣Поддержка пользовательских промптов
🟣Сохранение промптов и изображений в отдельную папку
🟣Возможность визуально проверить и исправить вручную неудачные промпты в пакетном режиме, с повторным сохранением по одному, или всех сразу
🟣Переведённый UI и простой запуск
💿Установка и запуск:
⁍ Скачайте 7z архив JoyCaption с установщиком или с окружением
⁍ Разархивируйте с помощью 7-Zip
⁍ Распакуйте архив в удобное место (без кириллицы и пробелов в пути)
⁍ Запустите файл installer.bat если скачали установщик
⁍ Запустите файл start_joy_caption.bat если скачали версию с готовым окружением
⁍ После загрузки моделей интерфейс откроется в браузере
➡️ Скачать архиватор 7z
➡️joy_caption_ultimate_portable_installer.7z — установщик, всё скачает сам
➡️joy_caption_ultimate_portable_environment.7z — готовое окружение, скачиваются только модели
💬Обсудить в чате | ⭐️Поддержать канал
👾НЕЙРО-СОФТ — Делаем нейросети доступнее.
✍️ SuperCaption Qwen3-VL ● Ультимативный генератор описаний ● Portable by Nerual Dreming & Slait
Ссылка на оригинальный GitHub: https://github.com/timoncool/SuperCaption_Qwen3-VL
Репакеры:#NerualDreming, #Slait
Дата обновления: 26 ноября 2025
Версия: 1.0
Категории:#captioning, #img2txt, #AIvision, #video2txt, #OCR, #dataset
Платформа:#Windows
Язык: RU, EN, CN
Место на диске: ~15 ГБ (зависит от модели)
Системные требования: NVIDIA GPU (минимум 6 ГБ VRAM для 2B модели, рекомендуется 12+ ГБ для 8B+)
Совместимость:#Nvidia
🖥Описание софта
SuperCaption Qwen3-VL — это мощнейший комбайн для анализа визуального контента. В его основе лежит модель Qwen3-VL, которая "видит" мир лучше многих конкурентов.
Главная фича — использование Abliterated моделей, у которых отключена цензура. Это значит, что софт опишет абсолютно всё, что вы ему покажете, без морализаторства и отказов.
Идеальный инструмент для дата-сайентистов, контент-мейкеров и всех, кому нужно превратить гигабайты картинок и видео в структурированный текст.
😬Основные возможности SuperCaption Qwen3-VL
Работа с изображениями (50+ режимов):
🟣Генерация промптов: Создает готовые промпты для Stable Diffusion и MidJourney, теги в стиле Booru.
🟣Маркетинг и SEO: Пишет продающие описания товаров, SEO-тексты (до 160 символов), посты для соцсетей.
🟣 Продвинутый OCR: Распознает текст на 20+ языках, конвертирует таблицы с картинок сразу в HTML-код, извлекает данные в JSON.
🟣Сравнение и анализ: Режимы "До/После", сравнение товаров, контроль качества (поиск дефектов), анализ временных рядов.
🟣Object Detection: Находит объекты и выдает их координаты (bbox) в JSON или рисует рамки прямо на фото.
Интеллектуальный анализ:
🟣Thinking Mode: Режим "рассуждений" для сложных задач — модель сначала думает, потом отвечает.
🟣Решение задач: Пошаговое решение математики, физики, разбор учебных заданий.
🟣Аналитика: Читает графики, диаграммы, технические чертежи и медицинские снимки.
Видео-аналитика:
🟣Таймлайны: Создает хронологию событий с таймкодами.
🟣Саммари: Делает краткую выжимку содержания длинных видео.
🟣Анализ монтажа: Оценивает склейки, переходы, темп и операторскую работу.
🟣Поиск действий: Находит конкретные моменты (например, "когда человек начал бежать").
Прочее:
🟣Пакетная обработка: Закидываете папку с тысячей файлов -> идете пить кофе -> получаете TXT/JSON/CSV файлы для каждого.
🟣Гибкость: Полная поддержка кастомных промптов на русском языке.
💿Установка и запуск
⁍ Скачайте архив SuperCaption_Qwen3-VL.
⁍ Распакуйте в удобное место (путь без кириллицы!).
⁍ Запустите install.bat и выберите свою видеокарту.
⁍ Нажмите Enter и дождитесь окончания установки.
⁍ Запустите run_with_update.bat для старта.
⁍ Интерфейс откроется в браузере (http://127.0.0.1:7860).
➡️Скачать SuperCaption с GitHub — исходный код
➡️Скачать Portable установщик — скачает все что нужно
➡️Скачать Portable архив с окружением — Окружение под Win 11 и RTX 4090
💬Обсудить в нашем чате
👾НЕЙРО-СОФТ - делаем нейросети доступнее