Cursor редактор и датасатанизм

редакторы, питоны… хватит лоукодить, начинай ноукодить!

Все клоны vscode жирные, а курсор - один из них.

А так да, он хорошо, но только на время пробного према. Дальше все к хренам отключается, а платить.. ну такое. Мне лично проще саблим текст заюзать.

КАК ЖЕ ОН ТОРМОЗИТ!

Это точно. После нескольких часов активной работы с агентами, приходится перезапускать.

Ещё меня бесит автокомплит, который херачит подсказки целыми блоками и из-за этого код уезжает вниз.

ну тут меня впечатлили доработки традиционного процесса. Молодцы, реально правильный ux.

Ничего не понял, Jupyter это же больше про блокноты

Ну, нет ничего омерзительнее, кривее и неудобнее, чем веб-страничка блокнота jupyter. Но блокноты нужны. У jetbrains и в VSCode есть к ним интерфейс более человеческий. А в cursor придумали вообще огонь.

Зачем это всё нужно? Я как-то питон использовал без всяких блокнотов, в vi писал, вроде работало.

Чтобы датафрейм сразу глазами посмотреть, ошибки типов увидеть, снова перегрузить, график без кода построить.

Если б не надо было работать!

Чтобы датафрейм сразу глазами посмотреть

Не знаю, что такое датафрейм, но можно распечатать с помощью print что-нибудь.

ошибки типов увидеть

Ошибки интерпретатор пишет в вывод.

график без кода построить

Зачем строить график без кода, если можно строить график с кодом?

Я же написал, это датасатанизм. Ошибки типов тут - это когда у тебя 10-05-2025 в DB попадает как пятое октября, а не 10 мая, а из csv точка считывается как текст, а не десятичная запятая.

Непонятные мне проблемы. Парси как положено и всё будет работать нормально. Зачем для этого какие-то ноутпады? Напиши юнит-тесты. Есть же стандартные инженерные практики.

Ясно, продолжаю сидеть на Emacs.

...но там не хватает такого-же классного ipython.

Какие юнит-тесты на неизвестный результат? Напиши мне юнит-тест на результат преобразования Фурье...

По формуле посчитаю на бумажке и напишу, в чём проблема. А при чём тут преобразования Фурье? Ты то в базу пишешь, то CSV парсишь, теперь внезапно математические библиотеки начал писать.

Напиши мне юнит-тест на результат преобразования Фурье…

А в чём проблема? Есть куча доказанных свойств, берешь любое и проверяешь, что свойство сохраняется с твоей реализацией преобразования.

Ты то в базу пишешь, то CSV парсишь, теперь внезапно математические библиотеки начал писать.

Внезапно этим и занимаются датасаентологи. Ток математику они обычно не пишут, а юзают уже готовые библиотеки.

Если юзают готовые библиотеки, непонятно, зачем писать юнит-тест на её код. Максимум - сделать mock и проверить, что она вызывается с ожидаемыми параметрами.

А визуализацию данных в одну строчку делать и интерактивную приятнее чем писать полный экран кода с какими-то открывающимися окнами по ходу выполнения.

Нет конечно, не будет. Потому что в даталейке как в болоте (куча источников информации неопределённого размера и данные намешаны как угодно). Вот пример будет какая-нибудь база комментариев с ЛОР-а, реддита и стаковерфлоу (при том ещё и неподписаные сообщения откуда они).

Не готовое юзают как первое приближение. Иногда его достаточно, иногда нет и тогда надо делать своё.

зачем писать юнит-тест на её код.

Результат работы библиотеки должен быть ожидаемый, и чаще проще посмотреть глазами, чем покрывать тестами все возможные варианты неправильных значений.

Ну, мои скромные потребности в датасаентологии покрывает R и его библиотеки, свои библиотеки для него не писал.

Значит типовые задачи решаешь. А там где наука, часто задачи совсем не типовые.

Зачем это всё нужно? Я как-то питон использовал без всяких блокнотов, в vi писал, вроде работало.

Для REPL. Вот что ты делаешь, если заметил ошибку в коде или проверить что-то хочеш по-быстрому? Изменяешь код, заново всё запускаешь.

В ноутбуке можно в нужном месте поменять текст программы в ячейке с кодом и тут же заново исполнить ячейку и посмотреть на результат. Не понравится ещё раз поменять и посмотреть. Вывести что-то (print или просто значение переменной), не перезапуская каждый раз заново программу после изменения текста.

В принципе, тут можно и без ноутбука обойтись, python, ipython позволяют эти возможности интегрировать много куда, в том числе что-то есть и для vim, но jupyter notebook тут удобнее по-моему. Плюс можно вокруг кода писать текст с разметкой в Markdown, в том числе математические формулы.

Чем не устпаивает встроенный в vscode copilot или другие ии плагины?

Зачем это всё нужно?

Нотбуки полезны например если нужно подготовить презентацию, или для обучающих материалов, когда нужно вместе исполняемый код, форматированный текст с пояснениями, интерактивные картинки и т.д. Для рутинного кодинга всё это не очень полезно. Ноутбук это продвинутый org-mode с babel.

датасатанизм

жидосатанизм же, причем тут data (данные)?

Разбудите когда это все будет работать локально, и будет доступно по свободным лицензиям.

Примерно никогда и прямо сейчас.

Чтобы это работало, тебе нужен довольно мощный отдельный сервер, ты готов разработать софтину, вложить труд, деньги, потом все это поддерживать развивать бесплатно? Делай. Всего жалкие несколько миллионов и у тебя есть рабочий сервер. Вложи еще в разработку софтины для контакта с ним.

И это реально круто и не много на самом деле. Лет 50 назад то же самое можно было сказать про обычный компьютер.

А прямо сейчас, потому что по свободным лицензиям уже доступно - бери и развивай сам. Тебе же никто не мешает. Собери осколки технологий в едины проект и раздай всем желающим.

просто перечисли каким передовые задачи науки ты решаешь в жупитер-блокноте.

Потому что в даталейке как в болоте (куча источников информации неопределённого размера и данные намешаны как угодно).

с каких пор ковыряние в помойке стало общепризнанной научной задачей?

вообще конечно хорошо, что анскильным дата-клоунам сделали свой загончик с жупитер-блокнотом, чтобы они наружу не высовывались со своей «серьезной» наукой, лол.

Разбудите когда это все будет работать локально, и будет доступно по свободным лицензиям.

Ollama прикручивается ко всем популярным IDE. С добрым утром!

А есть где-то сводка по системным требованиям, для разного размера моделей?

если что, то нигде и никогда не утверждал о себе обратное.

этот ваш питон изначально создан для анскилляторов вроде меня.

а вот жупитер-ноутбук - это вот прям совсем, под самый плинтус, чтобы типичный дата-ученый мог решать свои «научные» задачи не приходя в сознание. ну и лабы всяким школьникам (отдаленных от программирования) очень удобно в нем делать. тобишь ниша у него очень специфичная. что накладывает определенный отпечаток на его пользователей.

Где-то есть, но можно просто методом тыка всё выяснить. В 8B квантованная модель жрёт ~6Гб видеорам. 32B модель - около 20Гб оперативки. На ГПУ инференс примерно в 10 раз быстрее, чем на ЦПУ. Ollama позволяет загружать часть слоёв на ГПУ, а часть обрабатывается ЦПУ, в итоге скорость средняя. Это всё без труда выясняется экспериментально, какую максимальную модель конкретно твоя конфигурация потянет.

Чтобы нормальную модель запустить (без всех этих квантований), нужно довольно серьёзное железо, десятки тысяч долларов, а скорей сотни. Проще всего это делать в облаке и, на мой взгляд, разумней всего. Это будет недорого и ненапряжно. Есть AI облака, где все модели уже настроены за тебя, выведены все API, ты платишь за токены. При этом это та самая опенсорсная модель, никаких ограничений у тебя нет, никакого лока на вендора нет, завтра захотел - ушёл к другому вендору.

Это всё без труда выясняется экспериментально

6Гб видеорам

20Гб оперативки

Нетрудно, конечно, у кого такие пылесосики есть.

Я уже без труда выяснил - никакую модель не тянет.

Нетрудно, конечно, у кого такие пылесосики есть.

8G VRAM, 32G RAM - бюджетный игровой комп по сути.

Для дума 8 метров хватает.

На этом ничего вменяемого не запустишь, чтобы по комфорту было приближено к удобству кодинга с тем же курсором.

Когда у тебя каждый запрос к llm выполняется несколько минут, то это такое себе.

Ля тебе шкворец срезали. За что? Новость залей какую-нибудь и так скучно в лолксах, а теперь ещё и тебя сюда не пускают.

просто перечисли каким передовые задачи науки ты решаешь в жупитер-блокноте.

разметка и анализ данных, проверка и опробирование гипотез, да можно и не в блокноте, но шибко неудобно, особенно когда проверка одной гипотезы длится 40+ минут, а гипотез надо проверять десятки для последующего сравнения (ручками предлагаешь данные выписывать или возиться с записью картинок и текста с комментариями и примечаниями программно в LaTeX? Думается что много лишнего кода придётся писать, блокнот куда проще в этом плане, тем более если данные модифицировать можно перспективные гипотезы заново посчитать не считая то что оказалось явно неперспективным)

с каких пор ковыряние в помойке стало общепризнанной научной задачей?

С времён древнего мира однако. Люди только и делают что в помойке ковыряются, особенно физики и химики. Одни чистые математики выше всего этого, а вот прикладные уже тоже в помойке копаются.

Ещё подскажу - жупитер-нотебук ублюдский, да, но его приходится использовать для экономии времени. ИИ когда всё будет делать, тогда может он сразу на асме будет код писать и в PDF научную статью делать. А у людей жизнь короткая и скорость низкая.

Не знаю, что такое датафрейм, но можно распечатать с помощью print что-нибудь.

Ты не понял, это похоже на MathLab. Пишешь формулы, сразу получаешь графики-диаграммы и т.д. Только питон вместо самодельного языка.

Я не знаю, что такое MathLab, никогда им не пользовался. Ладно, я понял, что это не программирование в моём привычном понимании, а Python, который я использую и который эти сатанисты используют - совпадает лишь случайно. Просто думал - может я что-то упускаю, не пользуясь этими блокнотами. Видимо - не упускаю.

Видимо - не упускаю.

Более того, это счастье, их не использовать! А разрабы курсора придумали как максимально от них дистанцироваться (и это не связано с ИИ).