Обновить

Вышел релиз программного обеспечения topalias 3.0.0

topalias 3.0.0
topalias 3.0.0

Установка:
pip3 install -U --upgrade topalias
pipx install --force topalias
python3 -m pip install -U --upgrade topalias
python3.10 -m pip install -U --upgrade topalias

Запуск утилиты topalias:
topalias
python3 -m topalias
python3.10 -m topalias
python3 topalias/cli.py

Изменения:
Поддерживается Ubuntu 25.10/Python 3.13, Kubuntu 22.04/Python 3.10, KDE neon Rolling

Просьба проверить на актуальной версии Python 3.15 в KDE neon

Ссылка на дистрибутив KDE neon Rolling: https://distrowatch.com/table.php?distribution=kdeneon

topalias - утилита для генерации коротких алиасов по истории bash/zsh

На GitHub опубликована открытая утилита для генерации коротких алиасов на основании истории работы в bash или zsh. Утилита анализирует файлы ~/.bash_aliases, ~/.bash_history и ~/.zsh_history с историей выполнения команд в терминале Linux, после чего предлагает короткие аббревиатуры (акронимы) для длинных, долго набираемых и сложно запоминаемых, но часто используемых команд. Также поддерживается вывод статистики по истории работы в командной строке.

Если вы работаете в терминале десятки раз в день, алиасы — это мощный инструмент повышения эффективности. Но с ростом количества проектов и конфигураций .bashrc/.zshrc алиасов становится много: часть дублируется, часть устарела, некоторые перекрывают системные команды. topalias решает три задачи:

  • дать метрику использования алиасов (какие используются чаще всего);

  • упростить создание/удаление/пакетное управление алиасами;

  • находить конфликтные или опасные алиасы и предлагать безопасные альтернативы.

В статье — обзор возможностей, примеры использования, внутренняя архитектура и практические рекомендации для интеграции с bash/zsh/fish.

Ключевые возможности

  • Сбор статистики использования алиасов на основе shell-history.

  • Команда top — список наиболее часто используемых алиасов.

  • Интерактивный режим (TUI) для обзора, включения/выключения и редактирования.

  • Поддержка bash, zsh и fish.

  • Экспорт/импорт в виде конфигурационных файлов и git-репозиториев.

  • Поиск конфликтов (алиас затеняет системную команду) и предупреждения.

  • Генератор «умных» алиасов: на основе частых цепочек команд предлагает сокращения.

  • Пакетная миграция между машинами (pack/unpack).

  • Небольшой daemon/cron для частого обновления статистики (опционально).

# клонируем репозиторий

git clone https://github.com/CSRedRat/topalias.git

cd topalias

# установка в виртуальное окружение (рекомендуется)

python -m venv .venv

source .venv/bin/activate

pip install -e .

# инициализация в shell (одна строчка, добавьте в .bashrc/.zshrc)

topalias init --shell auto >> ~/.topalias-shell-rc && source ~/.topalias-shell-rc

Примечание: init генерирует небольшую обёртку для history-hook, чтобы собирать данные об использовании алиасов без заметной нагрузки.

Подписывайтесь на канал в Telegram: https://t.me/ruopsdev

Второй канал на Телеграм: https://t.me/journal_rbc_pro

  • Просмотр самых часто используемых алиасов:

topalias top
topalias top --limit 20 # или с лимитом
  • Найти алиас по фрагменту:

topalias find git
  • Создать алиас:

topalias add ga='git add --all'
  • Удалить алиас:

topalias rm ga
  • Интерактивный режим (TUI):

topalias ui
  • Экспорт текущих алиасов в файл:

topalias export --format bash > ~/.topalias-export.sh

Импорт из файла:

topalias import ~/.topalias-export.sh

Если вы часто выполняете цепочку:

git add . && git commit -m "WIP" && git push

topalias предложит вариант:

topalias suggest
# suggestion: gpush = git add . && git commit -m "WIP" && git push
topalias add gpush='git add . && git commit -m "WIP" && git push'

Проверим, не перекрывает ли алиас системную команду:

topalias check-conflicts
# output:
# - ls -> aliased to "ls --color=auto" (OK)
# - df -> aliased to "du -h" (DANGER: shadows system df)

Сохраняем пакет алиасов и переносим на другой компьютер:

topalias pack --name work-aliases > work-aliases.tar.gz
# на другом хосте
topalias unpack work-aliases.tar.gz
topalias import unpacked/work-aliases.sh
Теги:
Всего голосов 4: ↑2 и ↓20
Комментарии7

Как мы запустили Qwen3.8–27B целиком на RTX 5060 8 GB и получили ~30 токенов/с

Наш проект называется ExVRAM Lab. Это открытая исследовательская лаборатория, в которой мы проверяем, насколько большие локальные LLM можно запускать на обычных видеокартах с ограниченным объёмом VRAM, если использовать ultra‑low‑bit quantization, полное размещение весов на GPU и существующие open‑source inference‑технологии.

ExVRAM расшифровывается как Exchange Compute for VRAM. Основная идея проекта — в ряде сценариев выгоднее потратить часть свободной вычислительной мощности GPU на работу с более компактным представлением весов, чем хранить часть модели в оперативной памяти и постоянно передавать данные через PCIe.

Когда мы начинали проект, исходный вопрос был достаточно простой: можно ли запустить dense‑модель примерно на 27 миллиардов параметров на видеокарте всего с 8 ГБ VRAM так, чтобы она не просто «запустилась», а работала полностью на GPU, поддерживала длинный контекст и обеспечивала нормальную интерактивную скорость генерации.

В качестве основной тестовой системы мы используем NVIDIA GeForce RTX 5060 8 GB на архитектуре Blackwell. Основная модель в текущих экспериментах — Qwen3.8–27B.

Сначала результат выглядел не слишком впечатляюще. Модель запускалась, но значительная часть весов оставалась в системной памяти. Около 5,7 GiB весов находилось на GPU, ещё примерно 2,5 GiB — на CPU. Скорость генерации составляла порядка 3,8–5,5 токена в секунду.

При этом сама видеокарта была загружена далеко не полностью.

Это стало одним из первых важных наблюдений проекта. Проблема заключалась не столько в нехватке вычислительной мощности RTX 5060, сколько в том, что часть decoder weights находилась в RAM. Во время autoregressive generation данные приходилось постоянно передавать между CPU и GPU через PCIe.

Как мы запустили Qwen3.8–27B целиком на RTX 5060 8 GB и получили ~30 токенов/с

Публикации