Обновить

Готова реализация для The Trade Desk (TDD) — как и обещал. Актуальная версия. (https://github.com/iSINUS/targeting_platform)

Пока это «классическая» реализация (с новым подходом что‑то у TTD не задалось). Когда и если они сделают рабочим новый подход (задание локации и времени в парах через BidLists) я обновлю код.

Теперь библиотека умеет вычитывать, устанавливать, очищать и валидировать таргетинг для трех платформ (DV360, Meta, TTD) с единым интерфейсом. При установке опций будут создаваться дубликаты в системах DV360 и Meta — это необходимо когда вы задаете много географических точек (лимиты платформ на объем информации). Внутри методов реализовано кэширование для операций чтения (get_...) и установка блокировок для операций изменения (set_..., clear_... и т. д.). Кэширование актуально для Meta — чтобы не словить Rate Limit на частых операциях получение информации. Блокировки более актуальны для DV360 и TTD — там операции по созданию дубликатов и установке таргетинг опций относительно длительные (но блокировка только внутри библиотеки работает — внешние системы все еще могут изменить тот же элемент системы — для этого у вас есть интерфейс валидации, который поможет проверить что в системе сохранено то, что вы хотели установить).

Базовый набор операций — как вызывать и что возвращает можно посмотреть в интегрейшен тестах — ссылка.

Пользуйтесь, задавайте вопросы.

Теги:
Всего голосов 1: ↑1 и ↓0+3
Комментарии0

Локальный ИИ класса Opus 4.6 «задешево»: две Tesla P100, 28-поточный Xeon и тесты на реальных задачах

Я собрал домашний сервер с нейросетками, чтобы не зависеть от облака. Далее честный рассказ с цифрами, бенчмарком на 14 реальных задачах и выводами, которые я проверял на себе.

Если совсем коротко: киловатт питания, две серверные Tesla P100 (суммарно 32 ГБ видеопамяти), турбины, которые слегка шумят, но сервер пришлось выселить на кухню, и Xeon на 28 потоков. Всё это выдаёт от 10 до 50 токенов в секунду, в зависимости от модели. DeepSeek в облаке в три раза быстрее, зато это моё и всегда доступное круглые сутки.

Локальный ИИ класса Opus 4.6 «задешево»: две Tesla P100, 28-поточный Xeon и тесты на реальных задачах

Публикации