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我相信很多人都对此有所了解，但在找到（或构建）一个在PyTorch中有效的模型与将其部署到应用程序之间，存在着一个棘手的鸿沟，尤其是在面向消费者的应用程序中。 我一直对以良好的开发者体验解决这个问题非常感兴趣。随着时间的推移，我逐渐意识到，最有影响力的事情是能够将现有的Python代码转换为一个自包含的本地二进制文件——换句话说，就是一个Python编译器。 我已经对一个成功的尝试相当熟悉：当苹果在iPhone 5s上推出armv8时，他们迅速要求所有应用程序支持64位。Unity——我从11岁起就开始编程的地方——因此遭遇了麻烦，因为他们使用Mono来运行开发者的C#代码，而Mono并不支持64位ARM。最终，Unity构建了IL2CPP，它将C#中间语言转译为C++，然后进行交叉编译。到目前为止，我认为这是Unity所取得的最惊人的技术成就。 我开始着手构建类似的东西，但这次是从Python出发。考虑到Python语言的动态特性，这个问题相当困难。关键的突破是PyTorch 2.0的发布，他们开创性地使用符号追踪来支持`torch.compile`。简而言之，他们向Python解释器注册了一个回调（使用CPython的帧评估API），用虚假的输入运行一个函数，并记录下函数中发生的所有事情的中间表示（IR）图。 一旦你有了IR图，就可以通过在程序中传播类型信息，将其逐步降低为C++/Rust代码（请参见博客文章中的示例）。现在正是拥有这种基础设施的最佳时机，因为大型语言模型（LLMs）可以完成编写和验证所需本地代码操作的所有繁重工作。 无论如何，我想分享这个概念验证并收集反馈。使用Function非常简单，只需用`@compile`装饰一个模块级函数，然后使用命令行工具进行编译：`fxn compile module.py`。 简而言之：在不需要学习Rust的情况下获得Rust的性能；)

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我一直觉得，当有人能够通过合理的猜测做出可信的估算时，这是一件很酷的事情。我最近了解到，这种估算有时被称为“费米估算”，以著名物理学家恩里科·费米命名，而这也是他著名的费米悖论所使用的相同技巧。 你可以通过几个滑块和固定的数量（例如每年的周数）建立一个粗略的逻辑链，目标是尽量接近真实答案的数量级。数学很简单；思考才是关键。 欢迎反馈。

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有很多相关的前期研究（这里有个很好的概述：https://sr.ht/~bptato/chawan/#neighbors），但我正在做一些不同的事情，这些事情是我希望存在的。 我对反应很感兴趣。可能还要几周才能发布，但这里有一个简短的截图：https://youtu.be/_Bs7BoQBoBA （或者如果你更喜欢 asciinema：https://asciinema.org/a/9w6CMnaI9VxiykI1PgVWm4lsi） 你有什么想法？ 这个项目的背景是，它旨在用于受限环境（超薄客户端，程序可以远程运行或在同一台机器上运行；安全限制？带宽限制？资源限制？内容限制？）。 就我个人而言，这是一个我非常关心的项目，因为我第一次与计算机甚至互联网的互动都是基于文本的，那是在拨号上网和BBS系统的时代。但在现代，我常常有一种想要远离所有那些五光十色、争夺我注意力的图像和信息的感觉。我只想要一个安静、有效的网络。但我不喜欢扩展程序知道一切，而内容脚本又很脆弱。对我来说，终端的媒介实际上传达了不同的信息和独特的体验，我认为这很有价值。我也认为互联网希望以这种方式看待自己。 所以我在构建这个项目，无论反应如何。我还认为，也许我可以做一些时尚的事情，因为OCR仍然是一个重大问题，如果人工智能能够以文本为基础来驱动网络内容，也许他们会喜欢这样。不过这并不是我主要的目标，但我需要考虑资金问题。 我还有一些其他有趣的想法，这些想法真正向过去致敬；一个更文明的时代。

在对现有的DynamoDB图形用户界面客户端感到有些沮丧后，我决定自己构建一个。<p>功能：<p>1. 请求集合：将多个操作（如放置、查询、更新和删除）串联在一起，跨越不同的表、账户和会话。将一个操作的输出作为下一个操作的输入。<p>2. 环境变量：一次配置变量，便可在不同环境（开发/测试/生产）中运行相同的请求。无需再手动切换参数。<p>3. 多标签、多账户支持：可以同时处理不同AWS账户下的多个表和单点登录会话。<p>4. 简便的单点登录：在不离开图形用户界面的情况下启动单点登录。<p>5. Git同步：所有请求配置都以TOML文件的形式保存在本地。您的数据保持私密，并且可以使用Git进行版本控制。<p>欢迎任何反馈。