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 2 слични објави

Пребарај: #phi

当前筛选 #phi清除筛选
科技&趣闻&杂记

@kejiqu · Post #3318 · 01.05.2025 г., 08:14

微软发布 Phi-4 系列小语言 AI 推理模型,AIME 2025 跑分超满血版 Deepseek R1 微软发布了Phi-4-reasoning系列推理模型,该系列包括Phi-4-reasoning、Phi-4-reasoning-plus和Phi-4-mini-reasoning三款模型。Phi-4-reasoning模型拥有140亿参数,通过监督微调Phi-4并结合OpenAI o3-mini的高质量推理演示数据训练而成,专为复杂推理任务设计。Phi-4-reasoning-plus版本通过强化学习提升性能。Phi-4-mini-reasoning是一款基于Transformer的紧凑型语言模型,专为计算资源有限的环境设计。该系列模型在数学推理和代理型应用中表现出色,在多项数学基准测试中,性能超越OpenThinker-7B等模型,部分测试接近OpenAI o1-mini水平。IT之家 | Microsoft 🏷#Phi#reasoning#模型#推理 📢频道👥群组📝投稿

耕读频道

@iGengdu · Post #440 · 03.08.2024 г., 12:17

#AI#Github Models #微软#免费体验#Llama 3.1 #Mistral Large 2 #Phi-3 #GPT-4o #GPT-4o mini 分享我的一篇博文:微软Github发布Github Models,为用户免费提供AI大模型体验场所 更多AI资源,请访问智汇AI网(SumeAI):https://www.sumeai.com 📢频道✈️ 群聊 (耕读) 📬投稿