В Linux стандартными средствами можно использовать часть оперативной памяти как диск. Для этого требуется указать тип монтирования tmpfs в команде mount
mount -t tmpfs -o size=5G tmpfs /mnt/ram
Теперь путь /mnt/ram можно использовать как обычный каталог. Для чего это может быть нужно?
▫️ Скорость работы с таким каталогом выше чем многие SSD и тем более HDD.
▫️ Если у вас очень быстрый SSD на NVMe M.2 то такой способ особо не прибавит вам скорости, но поможет сохранить ресурс SSD когда требуется обрабатывать очень много мелких файлов и оперативка позволяет выделить нужный объем.
▫️ Оперативка это энергозависимая память, поэтому выключении питания все файлы безвозвратно теряются. Такой "non persistent" каталог гарантирует удаление временных файлов.
Я написал небольшой скрипт для условного теста и сравнения скорости копирования файлов между SSD и RAM.
Вот мои результаты:
Single File Size: 30.0Gb
ssd > ssd: 0:00:12.850 / 2.3Gb/s
sdd > ram: 0:00:06.453 / 4.6Gb/s
ram > ram: 0:00:06.995 / 4.3Gb/s
ram > sdd: 0:00:06.217 / 4.8Gb/s
Dir size: 32.7Gb, File count: 11127
ssd > ssd: 0:00:15.063 / 2.2Gb/s
sdd > ram: 0:00:08.486 / 3.9Gb/s
ram > ram: 0:00:08.032 / 4.1Gb/s
ram > sdd: 0:00:07.026 / 4.7Gb/s
Скрипт для теста ↗️
На моём железе прирост скорости ~2x. Плюс экономия ресурса SSD.
В Windows такой фишки по умолчанию нет, но обязательно найдутся аналогичные решения
#linux#triks
⚡️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
🌟 AI Sunday Wonders: Meet TinyLlama, the 550MB AI Model Trained on 3 Trillion Tokens
Hello, everyone! In the world of AI, smaller models are gaining immense popularity due to their efficiency on edge devices with limited memory and processing power. Enter TinyLlama, a groundbreaking project led by a research assistant at Singapore University of Technology and Design.
Despite its tiny 550MB size, TinyLlama is pre-trained on a massive three trillion tokens. This compact model holds great promise for various applications, including real-time machine translation without the need for an internet connection.
The project aims to complete the training of this 1.1 billion Llama model in just 90 days, utilizing 16 A100-40G GPUs. You can track its progress and loss metrics in real-time.
TinyLlama shares the same architecture and tokenizer as Meta's Llama 2, making it compatible with open-source projects built on Llama.
TinyLlama joins the league of smaller language models like Pythia-1b and MPT-1b, offering developers efficient options for creating cutting-edge AI applications.
#TinyLlama#AIModel#AIResearch#MachineLearning#AIInnovation#TinyButMighty