Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #402 · 22 дек.

Отдельно разберём TaskGroup, который пришел на замену gather в Python 3.11. Ключевые отличия ▫️create_task() возвращает объект asyncio.Task, у которого есть соответствюущие методы управления. То есть у нас больше контроля ▫️это контекстный менеджер, который гарантирует что все таски будут остановлены по выходу из контекста ▫️ошибка автоматически отменяет незавершенные задачи, ▫️except* передает нам ExceptionGroup, в котором каждую ошибку можно обработать отдельно import asyncio import random async def do_it() -> str: if random.random() < 0.1: raise ValueError('Oops') delay = random.uniform(0.5, 1.5) await asyncio.sleep(delay) return delay async def main(): try: async with asyncio.TaskGroup() as tg: for _ in range(10): tasks.append(tg.create_task(do_it())) for t in tasks: print(t.result()) except *ValueError as e: for err in e.exceptions: print(err) asyncio.run(main()) Рекомендую изучить страницу Coroutines and Tasks из документации, где представлено больше интересных примеров и механизмов - таймауты - отмена задач - создание задач из другого потока #async

Hashtags

#async

Резултати

Пронајдени 3 слични објави

Пребарај: #lmstudio

当前筛选 #lmstudio清除筛选

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9311 · 24.12.2025 г., 10:45

Најди слично Погледај

📌Тренируем FunctionGemma самостоятельно. LM Studio в коллаборации с Unsloth опубликовали подробный туториал по файнтюнингу недавно выпущенной Google модели FunctionGemma. FunctionGemma - уменьшенная версия Gemma (всего 270Ь параметров) для агентских сценариев и работы в качестве бэкенда приложений, которую можно запускать практически на любом устройстве. Гайд состоит из подробного описания всего процесса от обучения модели вызову инструментов до преобразования в GGUF-формат и последующего запуска его в LM Studio Туториал подойдет для локального трейна (Unsloth работает на NVIDIA, AMD и Intel), но есть и готовый Collab Notebook для тренировки в облаке. ⚠️ FunctionGemma не предназначена для использования в качестве прямой диалоговой модели. @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#LLM#Tutorial#Unsloth#LMStudio

Hashtags

#ai #ml #llm #tutorial #unsloth #lmstudio

Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #65303 · 12.04.2026 г., 17:19

Најди слично Погледај

🚀 AI TRENDS | New Local Model Qwopus3.5-27B-v3 Released with High HumanEval Score Developer Jackrong has introduced Qwopus3.5-27B-v3, a local model designed to operate on a single consumer GPU. According to NS3.AI, this model boasts an impressive 95.73% score on HumanEval. The Qwopus3.5-27B-v3 is distilled from Claude Opus 4.6-style reasoning and is available in GGUF format for use with LM Studio or llama.cpp. #AI#Qwopus3.5 #HumanEval#Jackrong#ClaudeOpus#GGUF#LMStudio#llama_cpp#AITrends

Hashtags

#ai #qwopus3 #humaneval #jackrong #claudeopus #gguf #lmstudio #llama_cpp #aitrends

是芙莉莲

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

Најди слично Погледај

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

Hashtags

#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