Наверняка вы замечали, что в Python есть удобная функция для получения переменной окружения
os.getenv(NAME)
И её "сестра" для создания или изменения переменных окружения
os.putenv(NAME, VALUE)
Но почему-то putenv() не работает как должно. Энвайромент не обновляется!
os.putenv('MYVAR', '1')
print(os.getenv('MYVAR'))
... и ничего 😴
Почему так?
На самом деле энвайромент обновляется, но это значение не добавляется в словарь os.environ.
Откройте исходник функции os.getenv(). Это просто шорткат для os.environ.get()
В то время как putenv() это built-in С-функция.
Словарь os.environ (или точней класс из MutableMapping) создаётся из энвайромента в момент инициализации. Функция putenv() самостоятельно его не изменяет.
В тоже время, когда вы создаёте или изменяете ключ в os.environ, автоматически вызывается putenv() в методе __setitem__().
То есть, технически putenv() всё делает верно, но в os.environ это не отражается. Можно проверить так:
>>> os.putenv('MYVAR', '123')
>>> os.system('python -c "import os;print(os.getenv(\'MYVAR\'))"')
123
Я объявил переменную в текущем процессе и вызвал дочерний процесс, который её унаследовал и получил в составе os.environ.
Аналогично при удалении переменной вызывается еще одна built-in функция unsetenv(), удаляющая переменную из системы.
Итого
▫️ Удобней всего явно обновлять переменные через os.environ
▫️ Есть способ неявно создать/удалить переменную через putenv/unsetenv, что не повлияет на os.environ но изменит энвайромент и передаст изменения сабпроцессам. Но так лучше не делать!
▫️os.environ это просто обертка для built-in функций putenv() и unsetenv().
#basic
🤖Google анонсировали Automated Prompt Optimization (далее APO) для Vertex AI. Это будет полезно всем тем кто работает с on-device AI на Android
Если вы ещё не слышали про ML Kit Prompt API — это способ запускать Gemini Nano прямо на Android устройстве без обращения к серверу. Модель живёт в Android AICore как системный сервис, приложение просто отправляет промпт и получает ответ.
APO появился с целью настройки общей модели под конкретную задачу. Это облачный инструмент, который автоматически ищет оптимальный системный промпт для вашей задачи. Вы даёте примеры входных данных и ожидаемых ответов, Gemini Pro/Flash анализирует ошибки, генерирует десятки вариантов промптов параллельно и выбирает лучший. На выходе — просто текст промпта, который вы зашиваете в своё приложение.
Google утверждают, что это даёт📈 +5–8% к точности на реальных задачах: классификация, перевод, определения намерения.
Пока ML Kit Prompt API доступен только на ограниченном числе устройств, но направление очевидно — Google всерьёз строят экосистему on-device AI для Android-разработчиков
🔗 Источник - официальный блог Android Developers
#Android#AndroidDev#MLKit#GeminiNano#OnDeviceAI
✔️GenAI прямо на устройстве: Chrome, Chromebook Plus и Pixel Watch с LiteRT-LM
Google выпустили LiteRT-LM - фреймворк для запуска LLM прямо на устройстве (offline), с минимальной задержкой и без API-вызовов.
Если вы пилите приложения, это полезная штука, потому что:
- Работает на устройстве: нет задержек от удалённых серверов
- Нет расходов на API
- Дает доступ к Локальному GenAI
🔍 Основное
- LiteRT-LM уже используется внутри Gemini Nano / Gemma в Chrome, Chromebook Plus и Pixel Watch.
- Открытый C++ интерфейс (preview) для интеграции в кастомные решения.
- Архитектура: Engine + Session
• Engine хранит базовую модель, ресурсы - общий для всех функций
• Session - контекст для отдельных задач, с возможностью клонирования, копирования “по записи” (Copy-on-Write) и лёгких переключений
- Поддержка аппаратного ускорения (CPU / GPU / NPU) и кроссплатформенность (Android, Linux, macOS, Windows и др.)
- Для Pixel Watch используется минимальный “pipeline” - только необходимые компоненты - чтобы уложиться в ограничения памяти и размера бинарей
Google опенсорснули целый стек для запуска GenAI на устройствах:
- LiteRT быстрый «движок», который запускает отдельные AI-модели на устройстве.
- LiteRT-LM - интерфейс C++ для работы с LLM. Он объединяет сразу несколько инстурментов : кэширование промптов, хранение контекста, клонирование сессий и т.д.
- LLM Inference API - готовые интерфейсы для разработчиков (Kotlin, Swift, JS). Работают поверх LiteRT-LM, чтобы можно было легко встраивать GenAI в приложения.
🟠Подробнее: https://developers.googleblog.com/en/on-device-genai-in-chrome-chromebook-plus-and-pixel-watch-with-litert-lm/
@ai_machinelearning_big_data
#AI#Google#LiteRT#LiteRTLM#GenAI#EdgeAI#OnDeviceAI#LLM