От многопоточных вычислений переходим к распределённым. То есть вычисления, происходящие на нескольких компьютерах.
Конечно, в зависимости от задачи, вы можете взять готовые решения вроде CGRU или Deadline для рендеринга, charm4py или Dask для ML, или замутить что-то на AWS С2. Но хотелось бы чего-то попроще, попитоничней что ли)
А ведь в Python есть средства "из коробки" для синхронизации нескольких процессов на разных хостах.
Вот простой пример кода, который синхронизирует работу двух процессов на разных компьютерах.
В этом случае используется процесс-посредник, который является синхронизирующим сервером.
В примере создаётся некий Manager, который шарит общую для клиентов очередь. Все подключившиеся могут что-то в неё писать или забирать.
В моём коде один процесс что-то "считает" и складывает в очередь, другой забирает и продолжает какие-то свои "расчёты".
Если у вас есть несколько машин, то можете попробовать это запустить по сети (нужно заменить 'localhost' на IP-адрес сервера). Но и на локальной машине сработает.
Gist 🌎
#libs#source#tricks
🔍 Qwen3-VL-2B-Thinking — новая маленькая мультимодальная модель, заточенная под рассуждения
Компактная версия семейства Qwen3-VL, ориентированная на глубокое мышление, аналитику и агентные применения.
В линейке Qwen-VL предусмотрены два ключевых режима:
- *Instruct* — для диалогов и инструкций,
- *Thinking* — для логических рассуждений, кода и комплексных задач.
💡 Особенности
- Архитектура поддерживает мультимодальность: модель понимает текст и изображения, способна анализировать контент и выстраивать причинно-следственные связи.
- Оптимизирована для reasoning-задач, где важна не генерация текста, а последовательное мышление и вывод.
- Благодаря размеру в 2B параметров, модель легко разворачивается на локальных GPU и в облачных окружениях.
- Поддерживает tool calling и интеграцию в агентные фреймворки.
Qwen3-VL-2B-Thinking - отличная модель при минимальных ресурсах.
👉https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-VL-2B-Thinking
@ai_machinelearning_big_data
#Qwen3VL#Qwen#Reasoning#AI#Multimodal#OpenSource
🚀Qwen выпустили гайд по работе с Qwen3-VL!
Это подборка интерактивных ноутбуков, демонстрирующих возможности Qwen3-VL - как при локальном запуске, так и через API.
Внутри - десятки реальных примеров с разборами:
▪ Работа с изображениями и рассуждение по ним
▪ Агент для взаимодействия с интерфейсами (Computer-Use Agent)
▪ Мультимодальное программирование
▪ Распознавание объектов и сцен (Omni Recognition)
▪ Продвинутое извлечение данных из документов
▪ Точное определение объектов на изображении
▪ OCR и извлечение ключевой информации
▪ 3D-анализ и привязка объектов
▪ Понимание длинных документов
▪ Пространственное рассуждение
▪ Мобильный агент
▪ Анализ и понимание видео
🟠GitHub: https://github.com/QwenLM/Qwen3-VL/tree/main/cookbooks
🟠API-документация: https://alibabacloud.com/help/en/model-studio/user-guide/vision/
🟠Попробовать: https://chat.qwen.ai/?models=qwen3-vl-plus
🟠Qwen3-VL: https://github.com/QwenLM/Qwen3-VL/blob/main/cookbooks
@ai_machinelearning_big_data
#Qwen#Qwen3VL#AI#VisionLanguage#Multimodal#LLM
⚡️Qwen3-VL: выпустили технический отчёт по новой линейке VLM
Опубликован tech report по Qwen3-VL - мультимодальным моделям, работающим с изображениями и текстом.
Кратко :
- Три модели собрали 1M+ загрузок за месяц.
- Qwen3-VL-8B - более 2M скачиваний.
- Линейка развивает идеи Qwen2.5-VL (2800+ цитирований).
Что описано в отчёте:
- Архитектура vision–language модели.
- Процесс обучения: pretraining + post-training.
- Источники данных и методы фильтрации.
- Сравнения с другими VLM и ключевые метрики.
🔗 PDF: https://arxiv.org/pdf/2511.21631
🔗Видео: https://www.youtube.com/watch?v=clwFmuJX_wQ
@ai_machinelearning_big_data
#Qwen#Qwen3#QwenVL#Qwen3VL#LLM#AIModel
#go#gemma3#go#gpt_oss#granite4#llama#llama3#llm#on_device_ai#phi3#qwen3#qwen3vl#sdk#stable_diffusion#vlm
NexaSDK runs AI models locally on CPUs, GPUs, and NPUs with a single command, supports GGUF/MLX/.nexa formats, and offers NPU-first Android and macOS support for fast, multimodal (text, image, audio) inference, plus an OpenAI‑compatible API for easy integration. This gives you low-latency, private on-device AI across laptops, phones, and embedded systems, reduces cloud costs and data exposure, and lets you deploy and test new models immediately on target hardware for faster development and better user experience.
https://github.com/NexaAI/nexa-sdk