Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #418 · 9 мар.

Оператор pipe позволяет писать более компактный код, реализуя логику объединения данных (Union). Важно помнить, что его поведение зависит от контекста. Побитовые операции (логическое OR) result = 5 | 3 # 5 (0101) | 3 (0011) = 7 (0111) Самое главное - не путать с оператором or, это другое! Объединение множеств set_a = {1, 2, 3} set_b = {3, 4, 5} set_c = set_a | set_b # {1, 2, 3, 4, 5} set_c |= {5, 6} # {1, 2, 3, 4, 5, 6} Слияние словарей dict_1 = {"a": 1, "b": 2} dict_2 = {"b": 3, "c": 4} merged = dict_1 | dict_2 # {'a': 1, 'b': 3, 'c': 4} merged |= {"d": 5} # {'a': 1, 'b': 3, 'c': 4, 'd': 5} Аннотации типов, заменяет Union def process_data(value: int | str) -> None: print(value) Допустимо использовать в isinstance или issubclass isinstance(3, int | float) # True Паттерн-матчинг status_code = 404 match status_code: case 200 | 201 | 204: print("OK") case 400 | 404 | 500: print("ERROR") Для использования в своих классах требуется переопределить метод __or__ Так же нашел библиотеку pipe которая добавляет еще много возможностей. Рекомендую ознакомиться ;) #basic

Hashtags

#basic

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