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Meta 积极推动 Python 项目采纳 PEP 703 提案,让全局解释器锁成为可选

Meta 正致力于推动 Python 项目采纳 PEP 703 提案,以改进 Python 代码的多线程性能。PEP 703 指的是 Making the Global Interpreter Lock Optional in CPython,让全局解释器锁在 CPython 中成为可选。 该提案建议向 CPython 添加构建配置 (--disable-gil),使其在没有全局解释器锁的情况下运行 Python 代码,并进行必要的更改以保证解释器线程安全。 根据提案的描述,CPython 的全局解释器锁 (GIL) 阻止了同时多线程执行代码,成为了在多核 CPU 上提高 Python 代码运行效率的一大障碍。 Python 之父最近在社区提到,如果 Meta 或其他科技公司能够让一些具有成熟 CPython 内部经验的工程师来帮助核心开发团队完成这项工作,那就太好了。 Meta Instagram 团队工程师 Carl Meyer(同时也是 CPython 核心开发者)看到后许下承诺,称如果 PEP 703 提案接受,他们将在 2025 年前投入三个工程师年 (three engin...

LangChain: 大语言模型的新篇章

本文介绍了LangChain框架,它能够将大型语言模型与其他计算或知识来源相结合,从而实现功能更加强大的应用。接着,对LangChain的关键概念进行了详细说明,并基于该框架进行了一些案例尝试,旨在帮助读者更轻松地理解LangChain的工作原理。 引言 近期,大型语言模型(LLM)如GPT系列模型引领了人工智能领域的一场技术革命。开发者们都在利用这些LLM进行各种尝试,虽然已经产生了许多有趣的应用,但是单独使用这些LLM往往难以构建功能强大的实用应用。 LangChain通过将大型语言模型与其他知识库、计算逻辑相结合,实现了功能更加强大的人工智能应用。简单来说,个人理解LangChain可以被视为开源版的GPT插件,它提供了丰富的大语言模型工具,可以在开源模型的基础上快速增强模型的能力。 在此,我总结了最近对LangChain的学习内容,欢迎各位同学前来交流。LangChain使得语言技术的运用更加活跃多元,它有望在人工智能领域发挥重要作用,推动我们工作效率的变革。我们正处在人工智能爆发的前夜,积极拥抱新技术将会带来全新的体验。 LangChain主要概念与示例 LangChain提...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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