Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #60 · 31 мар.

Вторая по частоте future-функция, которую я использовал, это абсолютный импорт from __future__ import absolute_import Что она делает? Изменения, которые вносит эта инъекция описаны в PEP328 Покажу простой пример. Допустим, есть такой пакет: /my_package /__init__.py /main.py /string.py Смотрим код в my_package/main.py # main.py import string Простой пример готов) Вопрос в том, какой модуль импортируется в данном случае? Есть два варианта: 1. модуль в моём пакете my_package.string 2. стандартный модуль string И вот тут вступает в дело приоритет импортов. В Python2 порядок следующий: помимо иных источников, раньше ищется модуль внутри текущего пакета, а потом в стандартных библиотеках. Таким образом мы импортнём my_package.string. Но в Python3 это поведение изменилось. Если мы указываем просто имя пакета, то ищется именно такой модуль, игнорируя имена в текущем пакете. Если мы хотим импортнуть именно подмодуль из нашего пакета то, мы должны теперь явно это указывать. from my_package import string или относительный импорт, но с указанием пути относительно текущего модуля main from . import string Еще одной неоднозначностью меньше 😎 Подробней про импорты здесь: https://docs.python.org/3/tutorial/modules.html #2to3#pep#basic

Hashtags

#2to3 #pep #basic

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #mistralsmall4

当前筛选 #mistralsmall4清除筛选

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9685 · 18.03.2026 г., 14:15

Најди слично Погледај

⚡️Mistral выпустила Small 4. Mistral Small 4 - это мультимодальный комбайн, который закрывает сразу три задачи: ризонинг, агентный кодинг и работу с изображениями. Раньше под каждую из них была отдельная модель: Magistral, Devstral и Pixtral. Теперь один чекпоинт, 🟡Архитектура MoE с 128 экспертами, из которых на каждый токен активируются 4. Всего 119B параметров, активных - 6B на токен. Контекстное окно - 256 тыс. токенов. По сравнению с Mistral Small 3 в новой версии задержка сократилась на 40%, пропускная способность выросла в 3 раза. Ключевая фича - параметр reasoning_effort. Если поставить none будет быстрый чат-режим, как в Small 3.2, а с ключом high модель начнет разворачивать цепочку рассуждений, сопоставимую с Magistral. Переключение в рантайме, без смены модели. 🟡Тесты Small 4 с включенным reasoning обходит GPT-OSS 120B на LiveCodeBench и генерирует при этом на 20% меньше токенов. На AA LCR набирает 0.72 при длине ответа 1.6K символов. Для сравнения, модели Qwen для тех же результатов нужно от 5.8K до 6.1K. Для self-hosted деплоя минимальный стенд - 4× NVIDIA HGX H100, 2× HGX H200 или 1× DGX B200. Попробовать бесплатно можно на build.nvidia.com, через Mistral API или AI Studio. 📌 Лицензирование: Apache 2.0 License. 🟡Статья 🟡Набор моделей @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#LLM#MistralSmall4#MistralAI

Hashtags

#ai #ml #llm #mistralsmall4 #mistralai