TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #396 · 9 окт.

7.09.2025 состоялся релизPithon 3.14! На фоне хайпа про NoGIL всё позабыли про другие фичи. Особенно про Multiple Interpreters, который обещает изоляцию процессов но с эффективностью потоков! На сколько действительно это будет эффективно мы узнаем позже, потому что сейчас это лишь первый релиз с ограничениями и недоработками. Но что там про NoGIL? Теперь этот режим не экспериментальный, а официально поддерживаемый, но опциональный. Чтобы запустить без GIL нужна специальная сборка. И перед стартом нужно объявить переменную PYTHON_GIL=0 Для вас я собрал готовый репозиторий где достаточно запустить скрпит, который всё сделает: ▫️ соберет релизный Python 3.14 в новый Docker-образ ▫️ запустит тесты в контейнере (GIL, NoGIL, MultiInterpreter) ▫️ распечатает результаты Тест очень простой, усложняйте сами) Вот какие результаты у меня: === Running ThreadPoolExecutor GIL ON TOTAL TIME: 45.48 seconds === Running ThreadPoolExecutor GIL OFF TOTAL TIME: 6.14 seconds === Running basic Thread GIL ON TOTAL TIME: 45.54 seconds === Running basic Thread GIL OFF TOTAL TIME: 4.74 seconds === Running with Multi Interpreter TOTAL TIME: 18.30 seconds Если сравнивать GIL и NoGIL, то на мои 32 ядра прирост х7-x10 (почему не х32? 🤷). При этом нам обещают что скорости будут расти с новыми релизами. Режим без GIL похож (визуально) на async, тоже параллельно, тоже не по порядку. Но это не IO! и от того некоторый диссонанс в голове 😵‍💫, нас учили не так! Интересно, что чистый Thread работает быстрей чем ThreadPoolExecutor без GIL. Ну и где-то плачет один адепт мульти-интерпретаторов😭 Теперь нужно искать где они могут пригодиться с такой-то скоростью. Скорее всего своя область применения найдется. Отдельно я затестил память и вот что вышло на 32 потока: ThreadPoolExecutor GIL ON 305.228 MB ThreadPoolExecutor GIL OFF 500.176 MB basic Thread GIL ON 90.668 MB basic Thread GIL OFF 472.444 MB with Multi Interpreter 1267.788 MB Пока не знаю как к этому относиться) В целом - радует направление развития! #release

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #googleaiedgegallery

当前筛选 #googleaiedgegallery清除筛选

✈️ Gemma 4 | 谷歌刚发布免费、本地、能看图写代码且能在手机上运行的AI 模型 🏷 检索标签:#Gemma4#本地AI#AI#GoogleAIEdgeGallery#LocallyAI ⭐️ 详情介绍:Gemma 4 可以粗暴理解成一个能装进自己设备里的 本地 AI 模型 不用联网,不用注册,不用付费,聊天记录全在本地,谁也看不到 谷歌这次发布了Gemma 4四个版本:E2B、E4B、31B 和 26B A4B [🔗详情获悉 ] 你只需要记其中两个模型E2B、E4B 这俩能在手机上使用 安卓建议选 E4B iPhone 建议选 E2B(更省内存) 如果你是17 Pro/Max/Air也可以试试 E4B 苹果端还可以试试 Locally AI:对 A 系列和 M 系列芯片做了专门优化,支持 Llama、Gemma、Qwen、DeepSeek 这些主流模型,全离线、无登录、无数据采集 Google AI Edge Gallery: 🍏App Store ·🎮Google Play Locally AI: 🍏App Store · Locally AI 😌频道 |🙂群聊 |😋中文包 |☺️搜索