Обновить

⚡️Вести с полей - Duit

Новый релиз flutter_duit v3.3.0!

Что внутри:

  • ⚙️ Wasm-совместимая реализация WebSocketTransport

  • ⚙️ Новые виджеты: SafeArea, IntrinsicWidth, RemoteSubtree

  • ⚙️ Экспорт API duit_kernel, полноценная поддержка тем фреймворком

  • ⚙️ Автоматический тайпкаст контроллеров кастомных виджетов

  • ⚙️ Исправлена ошибка аттача контроллера к драйверу после тайпкаста

Подробности о самом интересном:

🔥 Среди новых виджетов есть совершенно особенный - RemoteSubtree. Этот виджет позволяет динамически загружать собственный контент (макет дочерних поддеревьев виджетов). Ключевая фича виджета - возможность передать ему список зависимостей (по аналогии с действиями), благодаря которым будут собраны данные виджетов и переданы в теле запроса на получение контента.

🚀 Экспорт API duit_kernel, который отвечает за работу тем. С этого релиза этой функцией можно уверенно пользоваться! В example app добавлен пример использования нового API.

🎁 Работа с кастомными виджетами стала еще более удобной! Больше не требуется вручную кастовать UIElementController<dynamic> к UIElementController<тип_атрибута> - приведение типов будет выполенено автоматически.

О проекте:

Теги:
Рейтинг0
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