Если запустить REPL с модулем asyncio, то вы входите в особый асинхронный REPL.
user@host:~$ python -m asyncio
asyncio REPL 3.12.7 ...
Use "await" directly instead of "asyncio.run()".
>>> import asyncio
>>>
В этом режиме
- создаётся и настраивается event loop
- уже импортирован asyncio
- работает await на верхнем уровне
То есть такая команда сработает без ошибок!
await asyncio.sleep(3)
Удобно для тестирования асинхронных функций без создания ивентлупов и остальной обвязки.
Работает в: 3.8+
#tricks#async
Пока весь мир ждет доступа к новой модели со зрением GPT-4V(ision), опенсорс команда (пара азитов со степенью PhD из американских вузов) уже выпустили свой аналог и бесплатную версию #LLaVA (Large Language and Vision Assistant), которая выдает результат (не) хуже GPT4V и может работать локально.
Вот такая скорость развития и конкуренции в этом новом #AI рынке.
🧠LLava - вебсайт
📄WhitePaper
🧬Github code
🔋Demo для потестить на своих дикпиках
🦒Colab (для запуска у себя на серваке)
#python#apple_silicon#florence2#idefics#llava#llm#local_ai#mlx#molmo#paligemma#pixtral#vision_framework#vision_language_model#vision_transformer
MLX-VLM lets you run, chat with, and fine-tune Vision Language Models (VLMs) plus audio/video models on your Mac using MLX—install easily with `pip install -U mlx-vlm`. Use CLI for quick text/image/audio generation (e.g., `mlx_vlm.generate --model ... --image photo.jpg`), Gradio UI for chats, Python scripts, or a FastAPI server with OpenAI-compatible endpoints supporting multi-images/videos. Features like TurboQuant cut KV cache memory by 76%, and LoRA/QLoRA fine-tuning works on consumer hardware. You benefit by experimenting with powerful multimodal AI locally—fast, memory-efficient, no cloud costs, perfect for Mac users tweaking models affordably.
https://github.com/Blaizzy/mlx-vlm