TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #400 · 8 дек.

Три способа выполнить множество задач с asyncio Функция для примера: async def do_it(n): await asyncio.sleep(random.uniform(0.5, 1)) return n 1. Последовательный вызов async def main(): for i in range(100): result = await do_it(i) Такой вызов имеет смысл только тогда, когда результат одной задачи требуется для вызова следующей. Если они независимы, то это антипаттерн, так как аналогичен простому синхронному вызову по очереди. 2. Упорядоченный результат async def main(): tasks = [do_it(i) for i in range(100)] results = await asyncio.gather(*tasks) Выполняет корутины конкурентно и возвращает результат в виде списка. Полезен когда требуется получить результаты в том же порядке в котором задачи отправлены. 3. Результат по мере готовности tasks = [asyncio.create_task(do_it(i)) for i in range(100)] for cor in asyncio.as_completed(tasks): result = await cor Так же выполняет корутины конкурентно, но не гарантирует порядок. Результат возвращается по мере готовности, каждый отдельно. Полезен когда нужно обработать любой ответ как можно скорее. #async

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #localllama

当前筛选 #localllama清除筛选
是芙莉莲

@ireallyhatetheworld · Post #1459 · 16.03.2026 г., 13:23

Qwen3.5-9B-Claude-4.6-Opus-Uncensored-Distilled-GGUF: 面向本地部署的轻量级创意与推理模型 🔞可用于本地涩涩等场景 • 基于 Qwen 3.5 9B,并融入 Claude Opus 4.6 蒸馏思路,主打更强的创意表达、对话表现与角色扮演场景 • 提供 GGUF 与低显存友好的 Q4_K_M 量化版本,作者反馈在 RTX 3060 12 GB 上可达约 38 tok/s,适合本地聊天、游戏 NPC 与 Home Lab 部署 • 默认关闭 thinking 以提升通用聊天体验,需要时可在 LM Studio 中手动开启;模型采用 Apache 2.0 许可证,便于社区测试与二次集成 https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1runlpf/qwen359bclaude46opusuncensoreddistilledgguf #AI#Uncensored#本地大模型#模型蒸馏#GGUF#Qwen#Claude#LMStudio#量化模型#低显存部署#角色扮演#LocalLLaMA