TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #319 · 11 апр.

Блокировки, они повсюду... Ох как надоела эта тенденция. Наша IT индустрия буквально стреляет себе в ногу силами определённых личностей и их мнений о том как для нас будет лучше. Как бы там ни было, сейчас все советуют экстренно качать и переносить свои видосы с YouTube на отечественные аналоги. Да, можно использовать оконные софты со всеми удобствами (VLC или Youtube Video Downloader), но мы лучше покодим😉 Я набросал небольшой скрипт для скачивания плейлиста с YouTobe в один клик. Из зависимостей только модуль pytube. ▫️ Для скачивания выбирается максимально доступный размер видео файла. ▫️ Если файл уже существует то скачивания не будет. Удобно для апдейта обновлений. ▫️ Скрипт качает всё из плейлиста с помощью класса pytube.Playlist. Если хотите скачать канал, то просто замените класс на pytube.Channel from pytube import Channel PLAYLIST_URL = 'https://www.youtube.com/channel/XXXXXXXXX' playlist = Channel(PLAYLIST_URL) Забираем здесь ➡️ #source

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #litertlm

当前筛选 #litertlm清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8689 · 04.10.2025 г., 15:05

✔️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