TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #335 · 29 мар.

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

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #metaai

当前筛选 #metaai清除筛选
PHYGITAL+CREATIVE

@phygitalcreative · Post #3065 · 08.06.2023 г., 02:27

Мультимодальный AI Meta: будущее поиска, генерации и взаимодействия с виртуальным миром в 6 типах данных Мультимодальность постепенно проникает в нашу жизнь. Meta AI зарелизила в opensource работу с 6 модальностями, которая не только позволяет работать с текстом, изображениями и видео, но также с инфракрасными изображениями и другими данными, что открывает возможности работы с AR/VR информацией. Вот какие возможности это открывает: Мультимодальный поиск (аля Google, но одновременно по 6 модальностям). Пример: найди виртуальный мир, в котором есть пространство размером с футбольное поле, и в котором были танцующие котики. Арифметические вычисления с векторами. Если раньше "кошка" и "cat" для LLM были одно и то же по смыслу, то теперь 3D-модель кота и слово "cat" будут равносильны, а "3D-модель кота" + слово "счастливый" - фото усов позволит найти видео улыбающегося кота без усов. Кросс-модальная генерация (сейчас отдельно генерируем картинки и видео, а будем генерировать объекты в 6ти модальностях одновременно). Пример: "сгенерируй мне AR-мир с котиками на основе звука, как они мяукают". Исследование Meta AI в области мультимодальности является значительным шагом вперед в развитии AI и открывает новые возможности для работы с разнообразными данными. 📝 Paper: https://dl.fbaipublicfiles.com/imagebind/imagebind-paper.pdf 👨‍💻 Github: https://github.com/facebookresearch/imagebind #ai#multimodal#metaai#ar#vr#llm#opensourсe