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: #video2txt

当前筛选 #video2txt清除筛选

✍️ SuperCaption Qwen3-VL ● Ультимативный генератор описаний ● Portable by Nerual Dreming & Slait Ссылка на оригинальный GitHub: https://github.com/timoncool/SuperCaption_Qwen3-VL Репакеры:#NerualDreming, #Slait Дата обновления: 26 ноября 2025 Версия: 1.0 Категории:#captioning, #img2txt, #AIvision, #video2txt, #OCR, #dataset Платформа:#Windows Язык: RU, EN, CN Место на диске: ~15 ГБ (зависит от модели) Системные требования: NVIDIA GPU (минимум 6 ГБ VRAM для 2B модели, рекомендуется 12+ ГБ для 8B+) Совместимость:#Nvidia 🖥Описание софта SuperCaption Qwen3-VL — это мощнейший комбайн для анализа визуального контента. В его основе лежит модель Qwen3-VL, которая "видит" мир лучше многих конкурентов. Главная фича — использование Abliterated моделей, у которых отключена цензура. Это значит, что софт опишет абсолютно всё, что вы ему покажете, без морализаторства и отказов. Идеальный инструмент для дата-сайентистов, контент-мейкеров и всех, кому нужно превратить гигабайты картинок и видео в структурированный текст. 😬Основные возможности SuperCaption Qwen3-VL Работа с изображениями (50+ режимов): 🟣Генерация промптов: Создает готовые промпты для Stable Diffusion и MidJourney, теги в стиле Booru. 🟣Маркетинг и SEO: Пишет продающие описания товаров, SEO-тексты (до 160 символов), посты для соцсетей. 🟣 Продвинутый OCR: Распознает текст на 20+ языках, конвертирует таблицы с картинок сразу в HTML-код, извлекает данные в JSON. 🟣Сравнение и анализ: Режимы "До/После", сравнение товаров, контроль качества (поиск дефектов), анализ временных рядов. 🟣Object Detection: Находит объекты и выдает их координаты (bbox) в JSON или рисует рамки прямо на фото. Интеллектуальный анализ: 🟣Thinking Mode: Режим "рассуждений" для сложных задач — модель сначала думает, потом отвечает. 🟣Решение задач: Пошаговое решение математики, физики, разбор учебных заданий. 🟣Аналитика: Читает графики, диаграммы, технические чертежи и медицинские снимки. Видео-аналитика: 🟣Таймлайны: Создает хронологию событий с таймкодами. 🟣Саммари: Делает краткую выжимку содержания длинных видео. 🟣Анализ монтажа: Оценивает склейки, переходы, темп и операторскую работу. 🟣Поиск действий: Находит конкретные моменты (например, "когда человек начал бежать"). Прочее: 🟣Пакетная обработка: Закидываете папку с тысячей файлов -> идете пить кофе -> получаете TXT/JSON/CSV файлы для каждого. 🟣Гибкость: Полная поддержка кастомных промптов на русском языке. 💿Установка и запуск ⁍ Скачайте архив SuperCaption_Qwen3-VL. ⁍ Распакуйте в удобное место (путь без кириллицы!). ⁍ Запустите install.bat и выберите свою видеокарту. ⁍ Нажмите Enter и дождитесь окончания установки. ⁍ Запустите run_with_update.bat для старта. ⁍ Интерфейс откроется в браузере (http://127.0.0.1:7860). ➡️Скачать SuperCaption с GitHub — исходный код ➡️Скачать Portable установщик — скачает все что нужно ➡️Скачать Portable архив с окружением — Окружение под Win 11 и RTX 4090 💬Обсудить в нашем чате 👾НЕЙРО-СОФТ - делаем нейросети доступнее