TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #401 · 15 дек.

Функция asyncio.wait() это еще один способ вызвать множество асинхронных задач. Она работает в нескольких режимах. 1. Самый простой - ждем завершения всех задач async def main(): tasks = [asyncio.create_task(do_it(i)) for i in range(10)] done, pending = await asyncio.wait( tasks, return_when=asyncio.ALL_COMPLETED ) for task in done: try: print(task.result()) except Exception as e: print(e) Очень похоже на gather, но работает не так. ▫️возвращает не результаты, а два сета с объектами Task у которых можно забрать результат через task.result() если они в списке done ▫️не гарантирует порядок результатов так как оба объекта это set ▫️не выбрасывает исключение когда оно появляется, а сохраняет его в Task. Исключение появится когда попробуете забрать резултьтат. 2. Ждем завершения первой задачи, даже если там ошибка. async def main(): tasks = [asyncio.create_task(do_it(i)) for i in range(3)] done, pending = await asyncio.wait( tasks, return_when=asyncio.FIRST_COMPLETED ) # в done может быть несколько задач! for task in done: try: print(task.result()) except Exception as e: print(f"Fail: {e}") # Оставшиеся задачи в pending, как правило, нужно отменить, иначе они будут продолжать работать for task in pending: task.cancel() В сете done будут таски которые успели завершится, причем как успешно так и нет. 3. До первой ошибки. Тоже самое, но с аргументом FIRST_EXCEPTION done, pending = await asyncio.wait( tasks, return_when=asyncio.FIRST_EXCEPTION ) Функция завершается как только первая задача упадет с ошибкой. Учтите, что в любом случае done вы можете обранужить несколько задач, как с ошибками так и успешные. ↗️ Полный листинг примеров здесь #async

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #leccion

当前筛选 #leccion清除筛选
Hi, AI • Noticias sobre la IA

@hiaimediaes · Post #739 · 08.03.2025 г., 22:54

👐 Consejos para usar los modelos LLM del cofundador de OpenAI, Andrej Karpathy El cofundador de OpenAI, Andrej Karpathy, compartió su enfoque personal para utilizar modelos de lenguaje. En su nueva conferencia, explica en detalle cómo estructurar un diálogo con los LLM para obtener las mejores respuestas. Aquí tienes algunos de los consejos más interesantes: ➡️ Inicia un nuevo chat al cambiar de tema. Esto ayuda al modelo a enfocarse en una pregunta específica y a usar su conocimiento de manera más efectiva. ➡️ Puedes interactuar con los chatbots más allá del texto. ChatGPT y otros asistentes ofrecen modos convenientes para la comunicación por voz. También pueden procesar información de imágenes e incluso videos en tiempo real. Karpathy señala que estas funciones podrían ser especialmente útiles para tus familiares mayores. ➡️ Aprovecha los GPT personalizados. Estos amplían las capacidades de ChatGPT. Karpathy, por ejemplo, los utiliza para aprender coreano. 📱 En la conferencia, Karpathy también habla sobre modelos de razonamiento, herramientas integradas en los bots, la memoria de ChatGPT y otras funciones. Puedes ver la grabación completa aquí. Más sobre el tema: ➡️Lección de Andrej Karpathy: "Cómo crear GPT-2" ➡️Una selección de lecciones interesantes sobre LLM y aprendizaje automático #leccion#educación#Karpathy@hiaimediaes