Обновить

Праздничный unixporn: python vim ide в контейнере

В разработке на python, особенно в DS/ML проектах, мы все сталкиваемся со сложной схемой зависимостей на специфичной аппаратной платформе. Зачастую, вести разработку удобно в том окружении, в котором в последствии запускается приложение.

Если вы вдруг vim user, то можно просто доставить редактор в контейнер с окружением и разрабатывать прямо там. Такая схема достаточно лекговесна, позволяет относительно просто держать актуальными завистимости при разработке, переиспользовать существующие сборочные конвейеры с небольшим наборов слоёв для самого редактора. Так же это может быть удобно, если вам нужно работать где то на удалённом кластере по ssh.

У меня был некоторый шаблон Dockerfile с добавкой vim с плагинами который кочует из проекта в проект и я решил поделиться с вами этой наработкой.

С Новым годом!

Теги:
Всего голосов 2: ↑2 и ↓0+2
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