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
🔥Превращаем фото в видео: продвинутая формула
Продолжаем делиться секретами создания впечатляющих анимаций! Сегодня разберем продвинутую формулу, которая добавит вашим роликам глубины и эмоций.
Продвинутая формула:
Динамичное видео = Главный объект + Действие + Движение камеры + Атмосфера + Эмоции
Пример промта:
The couple smiles warmly at camera, then man gently presents a spring flower bouquet to woman, camera slowly moves closer, soft spring sunlight streams through window creating warm glow.
Пара тепло улыбается в камеру, затем мужчина нежно дарит женщине весенний букет цветов, камера медленно приближается, мягкий весенний солнечный свет струится через окно, создавая теплое сияние.
Советы для идеальной анимации:
🔵Используйте детальные описания, но не перегружайте
🔵Экспериментируйте с движением камеры (zoom in/out, pan left/right)
🔵Добавьте атмосферные элементы (sparks, glow, fog, light rays)
🔵Укажите скорость движения (slowly, rapidly, gradually)
Как использовать этот инструмент уже писали в посте.
Попробуй оживить свои фотографии с помощью этой формулы в Minimax и поделись результатами в комментариях! 👇
#creativelab@gptunnel#imagetovideo@gptunnel#minimax@gptunnel
🔥Превращаем фото в видео: базовая формула
Рассказываем простой рецепт создания динамичных роликов из статичных фотографий с помощью модели Minimax.
Базовая формула:
Динамичное видео = Главный объект + Действие/Изменение
Пример промта:
The woman in red sparkly dress looks at the camera, then elegantly turns her head to the side
Результат анимации по этому запросу во вложении ☝️
Рекомендации:
• Чётко определите основной объект
• Опишите конкретное действие
• Не перегружайте деталями
В следующем посте поделимся продвинутой формулой для создания более сложных анимаций😉
#creativelab@gptunnel#imagetovideo@gptunnel#minimax@gptunnel
🪄Оживляем изображения в GPTunneL!
Мы добавили новый инструмент в Креатив.Лаб: загрузите фотографию, опишите желаемое движение или эффект — и получите динамичный ролик длительностью до 6 секунд.
Как использовать инструмент? Смотри видео📹
Результат генерации из видео в комментариях 👇
UPD: Добавили возможность не прописывать запрос. Теперь можно просто загрузить фото и запустить процесс генерации.
#creativelab@gptunnel#imagetovideo@gptunnel#minimax@gptunnel
⚡️LongCat-Video 13.6И - мощная open-source модель для генерации видео.
Модель поддерживает:
- Текст в видео (Text-to-Video)
- Оживлять картинку (Image-to-Video)
- Продолжать существующее видео (Video Continuation)
Всё в одном фреймворке, без переключения между разными моделями.
🎬Главное преимущество модели - способность генерировать длинные видео (минуты) без потери качества и цветового дрейфа, что до сих пор остаётся слабым местом большинства аналогов.
Еще из интересного, модель позволяет создавать видео в разрешении 720p при 30 кадрах/с.
🏆 LongCat-Video конкурирует с лучшими open-source решениями и даже некоторыми коммерческими моделями, особенно в согласованности текста и изображения.
Самое приятное - полный open-source под лицензией MIT, можно использовать как в исследованиях, так и в коммерческих проектах.
▪GitHub: https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Video
▪Hugging Face:https://huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-Video
▪Сайт проекта: https://meituan-longcat.github.io/LongCat-Video/
@ai_machinelearning_big_data
#LongCatVideo#TextToVideo#ImageToVideo#VideoContinuation#OpenSource#AI#GenerativeAI#VideoGeneration