好的，主要任务就是记住有关转换 Python 代码的系统提示。
您还记得函数用户提示会生成带有系统信息的用户提示，
编译命令和要移植的 Python 代码。
所以这对你来说都是旧闻了。
因此，当旧新闻的消息写入您熟悉的输出和您也熟悉的端口时。
这又是我们通过执行 2 亿次该序列来计算 pi 的代码。
现在运行Python代码，实际上我们不需要运行它。
我们已经知道 Python 代码编译和运行所需的时间。
这将运行三次。
但这是我给你的新小作品。
让我们给自己一个小的 Gradio 界面。
因此，这是使用块方法，您会记住这是您想要设计界面的方法。
这将有两行。
第一行将有一个 Python 和一个 C++ 文本框、要输入的 Python 代码和要输入的 C++ 代码
将是一个输出。
放然后这个，这个。
之后我们有一个下拉菜单来选择模型。
我们有一个转换按钮来转换代码。
这就是你对 Gradio 说的地方，嘿看，我希望你构建一个前端，这样如果用户
单击转换按钮，我希望您回拨我的服务器。
我希望你调用名为 port 的函数。
输入应该是所选的模型和 Python 代码。
无论该函数返回什么，我都希望您将其推入 C++ 文本框中。
因此，这行代码是我们如何告诉 Gradio 将 UI 连接到回调函数端口的。
仅此而已。
然后这将启动我们用于移植代码的新用户界面。
好吧，我们开始吧。
用户界面出现了。
哈哈，好吧，就像我说的，两排。
最上面一行有Python代码和C++代码。
迷人的。
所以我可以选择一个模型，它允许我选择该模型列表中的任何模型。
因此，如果您更改模型列表，您应该在这里看到您的模型，我们不会选择前沿模型。
我们已经用过它们了。
我们将从 Gwen 2.5 尾声开始，我可以过来按“转换代码”。
当我按下该按钮时，它会调用回调端口。
它传入模型和 Python 代码，无论回调方法返回什么，它都会推动
就在这个牢房里。
这就是我们现在所拥有的。
并且它也将其写入文件中。
所以我现在能做的就是返回光标一会儿，然后我就可以进行编译和运行。
现在编译该代码。
它将其写入Main.cpp。
这将是相同的代码。
现在我们可以编译该代码并运行它。
它不运行。
2.5 Pro 则不然，因此代码无法执行此操作。
这是一个小模型。
它无法成功地将 C++ 从 Python 转换为 C++。
我认为它没有导入正确的东西，所以不起作用。
所以这是一个失败。
我们所有这些失败中的第​​一个失败是来自，呃，来自格温。
奎因。
好吧，这就是 Quinn 编码员。
那没有成功。
我们现在要尝试另一个微型模型。
我们将尝试 Deep Sea Coder v2。
没那么小。
这是一个 160 亿个参数的模型。
我们将看看它是否可以将 Python 代码移植到 C++。
嗯，它已经做了一些事情。
开始了。
看起来它也有同样的问题，但我们会看到的。
好吧，呃，不过看起来不一样。
让我们回到这里吧。
编译并运行。
哦，不。
不，它没有运行成功的问题。
干得好，深海编码员。
呃，这样就完成了，我们得到了一个非常可观的数字。
呃，我们会的。
我会记下这一点。
或者也许我们应该把它写在这里。
所以我们将把它变成一个降价单元，我们会说，呃，这是 Quinn。
编码器是一个失败的深度搜索编码器二号。
这是 Quinn 2.5。
编码器深度 C 编码器 v2.
让我们选择中间时间。
就在那里
0.1144050084。
好的。
恭喜深海编码员。
我们去尝试下一个吧。
好的。
下一个是 GPT oss 20 B 200 亿参数模型，再次在我的计算机上本地运行。
好吧，我要按转换代码按钮。
现在，我从痛苦的经历中知道，我们正在等待。
现在，呃，这将花费我的机器一些时间，我可以看到我的 GPU 正在耗尽，因为
可怕的模型正在努力解决这个问题。
呃，所以我们会给它一些时间。
我要让它思考一会儿。
当我回来时，我们会看看 GPT oss 20 B 是否适合它。
当我说，可以了吗？
我的意思是，当然可以给我们一个答案吗？
答案是肯定的。
有待给我们一个答案。
这里是。
不过，我花了大约五分钟才到达这里，而我正在努力工作。
呃，但我们有答案。
这是正确的答案吗？
它没有做任何我能看到的多线程的事情，所以它不会超级快。
但让我们看看它做了什么。
编译并运行。
嗯，它有效了，而且确实比以前的更快。
我认为这是我们迄今为止最快的。
让我们进来，我们要说这里是开放的。
OS 的 200 亿参数版本。
我们的中型是什么？
这是 A4805804。
所以这是中间的一个。
将其粘贴到那里。
我们可以看到 OpenAI 的 GPT 操作系统的性能。
确实非常令人印象深刻。
好的。
以后。