Anderson का एंगल
पाइथन पैकेज इंस्टॉलेशन स्थानीय एआई अपनाने के सूचकांक के रूप में
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पाइथन पैकेज डाउनलोड की कठिनाई से मात्रा निर्धारित करने योग्य वृद्धि एआई प्रसार की कहानी को बताती है, यदि आप जानते हैं कि कहां देखना है।
राय कोई भी जिसने स्थानीय एआई की संभावना का अन्वेषण किया है, अब तक अपने डिस्क स्थान को नहीं खोया होगा, न केवल विशाल मॉडल में, बल्कि संबंधित पाइथन और अन्य प्रणालियों में भी, जो अनुमान, प्रशिक्षण और सैकड़ों अन्य संभावित उपयोगों को संगठित करती हैं – न कि कम से कम, स्थानीय स्वचालन प्रणालियों के निर्माण में।
यह आखिरी उपयोग मामला मेरे लैन पर विभिन्न मशीनों में सबसे आम है, जहां मैंने एआई का उपयोग करके ‘फ्लैट’ पाइथन-आधारित स्वचालित दिनचर्या स्थापित की है, जैसे कि बैकअप, आवधिक जांच, मेरी वेबसाइट का प्रशासन, और एक दर्जन अन्य उपयोग।
व्यावहारिक रूप से, मैं इन कोडिंग सत्रों के दौरान जो कुछ भी हासिल करना चाहता हूं, वह एक नए पाइथन लाइब्रेरी की आवश्यकता को दर्शाता है, इस सीमा तक कि पीआईपी (पाइथन पैकेज इंस्टॉलर) मेरे लैन मशीनों में सबसे बड़ा स्थान-हॉग है:
पीआईपी की छोटी उपस्थिति सीएलआई और जीयूआई में इसके फाइलसिस्टम पर प्रभाव को छिपाती है। कैश बहुत बड़े फ़ाइल आकार तक पहुंच सकता है, यहां तक कि सिस्टम-क्रिपलिंग भी।
स्थानीय एआई के साथ प्रयोग करने से स्थानीय कंप्यूटरों की महत्वहीन विलासिता को उलट दिया जाता है, जो पहले के युग में था, जब विलासिता थी, जो वर्तमान युग में एआई हार्डवेयर ग्रैब के कारण है। यदि आपके पास एक उदार रैम भत्ता था, तो यह जीपीयू ऑफलोडिंग में खपत हो जाएगी; एक टेराबाइट हार्ड डिस्क स्थान, इसी तरह, जल्दी से उच्च-वॉल्यूम मॉडल, क्वांटाइज्ड या नहीं, के साथ भर जाएगी; और यहां तक कि अगर, जैसा कि मैंने किया है, आपने 24GB के वीआरएएम के साथ खुद को सुसज्जित किया है (एक नया न्यूनतम..?), तो सिस्टम को अभी भी सिस्टम को उचित समय-सीमा में अनुमान लगाने के लिए विभिन्न शॉर्टकट और ट्रिक्स की आवश्यकता होगी।
स्थापित पाइपी (पाइथन पैकेज इंडेक्स) पैकेज मानक ‘स्थापित कार्यक्रम’ जीयूआई में दिखाई नहीं देते हैं और पाइथन के माध्यम से स्पष्ट रूप से प्राप्त किए जाने की आवश्यकता है, उदाहरण के लिए पावरशेल कमांड pip freeze --all के साथ。
सूची आश्चर्यजनक रूप से लंबी हो सकती है:
| पैकेज | संस्करण | पैकेज | संस्करण | पैकेज | संस्करण |
|---|---|---|---|---|---|
| absl-py | 2.3.0 | Jinja2 | 3.1.4 | pip | 25.1.1 |
| attrs | 25.3.0 | jsonpatch | 1.33 | platformdirs | 4.3.8 |
| beets | 2.5.1 | jsonpointer | 3.0.0 | protobuf | 4.25.8 |
| certifi | 2025.11.12 | kiwisolver | 1.4.8 | psutil | 7.2.1 |
| cffi | 1.17.1 | lap | 0.5.12 | pybrisque | 1.0 |
| charset-normalizer | 3.4.4 | lazy_loader | 0.4 | pycparser | 2.22 |
| click | 8.2.1 | libsvm | 3.23.0.4 | pyparsing | 3.2.3 |
| colorama | 0.4.6 | Markdown | 3.8.2 | python-dateutil | 2.9.0.post0 |
| confuse | 2.1.0 | MarkupSafe | 2.1.5 | PyYAML | 6.0.2 |
| contourpy | 1.3.2 | matplotlib | 3.10.3 | pyyaml_env_tag | 1.1 |
| cycler | 0.12.1 | mediafile | 0.13.0 | requests | 2.32.5 |
| dlib | 20.0.0 | mediapipe | 0.10.21 | scikit-image | 0.25.2 |
| face-recognition | 1.3.0 | mergedeep | 1.3.4 | scipy | 1.16.0 |
| face_recognition_models | 0.3.0 | mkdocs | 1.6.1 | sentencepiece | 0.2.0 |
| filelock | 3.13.1 | mkdocs-get-deps | 0.2.0 | setuptools | 65.5.0 |
| filetype | 1.2.0 | ml_dtypes | 0.5.1 | six | 1.17.0 |
| flatbuffers | 25.2.10 | mpmath | 1.3.0 | sounddevice | 0.5.2 |
| fonttools | 4.58.4 | musicbrainzngs | 0.7.1 | sympy | 1.13.1 |
| fsspec | 2024.6.1 | mutagen | 1.47.0 | tifffile | 2025.6.11 |
| ghp-import | 2.1.0 | networkx | 3.3 | torch | 2.5.1+cu118 |
| idna | 3.11 | numpy | 2.1.2 | torchvision | 0.20.1+cu118 |
| image-quality | 1.2.7 | opencv-contrib-python | 4.11.0.86 | tqdm | 4.67.1 |
| imageio | 2.37.0 | opencv-python | 4.11.0.86 | typing_extensions | 4.12.2 |
| internetarchive | 5.7.1 | opt_einsum | 3.4.0 | Unidecode | 1.4.0 |
| jax | 0.6.2 | packaging | 25.0 | urllib3 | 2.6.2 |
| jaxlib | 0.6.2 | pathspec | 0.12.1 | watchdog | 6.0.0 |
| jellyfish | 1.2.1 | pillow | 11.0.0 |
मेरी एक व्यस्त मशीन पर पाइपी इंस्टॉलेशन का डंप। इन छोटे शब्दों में गीगाबाइट की डिस्क स्थान छुपी हो सकती है – विशेष रूप से टॉर्च/पाइथॉर्च से संबंधित कुछ भी।
संक्षेप में, स्थानीय एआई आपके कंप्यूटिंग अनुभव को 1990 के दशक की शुरुआत में वापस ले जा सकता है, जो कि उस अवधि से थोड़ा आगे है जब एक कार्यक्रम जैसे वर्ड को कुछ केबी रैम में लोड करना पड़ता था, एक बड़े फ्लॉपी डिस्क के माध्यम से; लेकिन इससे पहले कि हार्ड डिस्क आवंटन आपको सांस लेने का अवसर देता है।
अंडरकरंट्स की खोज
मैं यह जानने के लिए उत्सुक था कि क्या पिछले कुछ वर्षों में पाइपी इंस्टॉलेशन में वृद्धि स्थानीय एआई अपनाने के लिए एक सूचकांक के रूप में कार्य कर सकती है, जो आम तौर पर काफी कठिन है ट्रैक करने के लिए, सिवाय इसके कि जब आप विभिन्न एआई समुदायों में भाग लेते हैं और ध्यान देते हैं कि कौन से प्लेटफ़ॉर्म और पैकेज ध्यान आकर्षित करते हैं।
पाइपिस्टैट्स वेबसाइट पर एक आकस्मिक नज़र यह दर्शाती है कि तारीखों की एक संकीर्ण श्रृंखला है, जो सभी एक स्थिर ऊपरी वृद्धि को दर्शाते हैं:
2026 की शुरुआत से सभी पाइथन पैकेजों में डाउनलोड में वृद्धि – हालांकि उपलब्ध तिथियों की श्रृंखला बहुत संकीर्ण है। स्रोत
यह देखना अच्छा होगा कि क्या यह वृद्धि 2020 तक फैली हुई है, और क्या यह स्थिर रहती है, या (जैसा कि कोई संदेह हो सकता है) 2024-26 में तेजी से बढ़ जाती है – यदि केवल एजेंटिक एआई प्रणालियों के अनियंत्रित कार्यों के लिए।
दुर्भाग्य से, आधिकारिक पाइपी स्रोत बताते हैं कि पाइपी पैकेज डाउनलोड आंकड़े उपलब्ध नहीं हैं, विभिन्न कारणों से, जिनमें सीडीएन कैशिंग ओवरहेड, कैश, मिरर, अनौपचारिक डाउनलोड मुद्रास्फीति और ऐतिहासिक डेटा गुणवत्ता समस्याएं शामिल हैं – और पाइथन साइट के अनुसार, पैकेज की गुणवत्ता के उपाय के रूप में उनकी सीमित उपयोगिता के कारण।
नहीं इतनी जल्दी
हालांकि, पाइपी उन घटकों को प्रदान करता है जो अन्य को डाउनलोड रुझानों का विश्लेषण करने की अनुमति देते हैं; इसलिए, पेपीसाइट जैसी विभिन्न वेबसाइटें हैं जो एक महीने से अधिक की श्रृंखला प्रदान करती हैं – लेकिन अधिकांश सदस्यता-आधारित हैं, और आपको लंबी अवधि के रुझान और आंकड़े देखने के लिए भुगतान करना होगा (एक मामले में, $490 USD प्रति माह, ‘वीसी’ पैकेज के लिए)।
तो क्या हम पाइथन के रूप में एआई त्वरण के सूचकांक के बारे में कुछ जान सकते हैं, उन महंगे एपीआई से दूर जो इन रुझानों को अच्छी तरह से सुसज्जित के लिए बाहर रखते हैं?
हालांकि पाइपिस्टैट्स एक फॉस संसाधन है, यह कुछ कारणों से केवल हाल के महीने के आंकड़े प्रदान करता है, और इस श्रृंखला को भी विस्तारित नहीं किया जा सकता है, भले ही इसके लिए भुगतान किया जाए।
सौभाग्य से, एक साइट अधिक दयालु है – क्लिकपाई पर, आप कम से कम व्यक्तिगत पैकेजों के अपनाने के इतिहास की खोज कर सकते हैं, भले ही उनका योग एक ऐसा अवलोकन में नहीं हो जो आसानी से व्यापक, समन्वित रुझान प्रदान करता हो। यहाँ, उदाहरण के लिए, ट्रांसफॉर्मर लाइब्रेरी का 2016 से पारित होना है (हालांकि केवल 2019 में लॉन्च के बाद से वैध है):
ट्रांसफॉर्मर की उल्कापात जैसी वृद्धि。 स्रोत
टॉर्च के बारे में क्या है, जो 2002 में पहली बार जारी किया गया था, लेकिन पाइथॉर्च में इसके विकास और ट्रांसफॉर्मर-आधारित वीएलएम और छवियों और वीडियो से संबंधित जनरेटिव एआई के उदय तक घरेलू एआई उत्साही लोगों को परेशान नहीं करता था..?
2017 से टॉर्च डाउनलोड, पिछले 2-3 वर्षों में एक तेज ऊपर की ओर झुकाव के साथ。
उसी अवधि में पाइथॉर्च, एक स्थिर आधार पर कभी-कभी प्लेटो और स्पाइकिंग।
अधिक दिलचस्प, पाइथॉर्च (ऊपर दी गई छवि के सीधे ऊपर) के मामले में, विभिन्न पाइथन संस्करणों में 2017 से अपनाने का अवलोकन है:
2017 से पाइथॉर्च डाउनलोड, पाइथन संस्करण के अनुसार, इस तीसरे एआई क्रांति के ‘हॉट’ युग से लेकर अपनाने में एक अतिरिक्त आयाम की जानकारी प्रदान करता है।
यदि उपरोक्त आंकड़े वास्तव में क्षमतावान एलएलएम और वीएलएम प्रणालियों के आगमन के बाद से अपनाने में वृद्धि को रोशन करते हैं, तो यह तब और भी स्पष्ट हो जाता है जब इसे प्रणाली द्वारा देखा जाता है:
2017 से पाइथॉर्च का अपनाना, ऑपरेटिंग सिस्टम द्वारा व्याख्या की गई।
यह एक्सेलेरेट पैकेज के लिए भी एक समान कहानी है – वीआरएएम-तंग एआई उपयोगकर्ताओं के लिए सबसे अधिक आवश्यक लाइब्रेरी में से एक जो अपने सिस्टम की सीमाओं से अधिक से अधिक बाहर निकालने की कोशिश कर रहे हैं:
ऑपरेटिंग सिस्टम द्वारा ‘एक्सेलेरेट’ की वृद्धि。
इस प्रकार यह क्लिकपाई पर किसी भी पैकेज या लाइब्रेरी के लिए जाता है, और निश्चित रूप से यह दिलचस्प होगा कि एक अवलोकन के बजाय टुकड़ों में देखने के बजाय एक अवलोकन तैयार किया जाए।
‘ऑपरेटिंग सिस्टम द्वारा’ ग्राफ से जो बात स्पष्ट होती है वह लिनक्स अपनाने में वृद्धि है। जबकि लिनक्स डेस्कटॉप अपनाना देश द्वारा एक स्थिर लेकिन धीमी वृद्धि कर रहा है, अलोकप्रिय विंडोज रणनीतियों के सामने, पर्यावरण का उपयोग स्पष्ट रूप से एक महत्वपूर्ण उत्थान में है।
उदाहरण के लिए, मैं विंडोज में डब्ल्यूएसएल 2 पर यूबंटू को वर्चुअलाइज्ड करता हूं, जिसमें डॉकर कंटेनर होते हैं, जिनमें डॉकर वास्तविक लिनक्स सिस्टम का लाभ उठा सकता है, जैसा कि विकसित करने वालों ने कल्पना की थी। यह विंडोज (बेयर मेटल के दृष्टिकोण से) में दो सक्रिय लिनक्स प्रणालियों के साथ एक मूल लिनक्स लैपटॉप को इधर-उधर रखता है।
निष्कर्ष
सीएलआई-आधारित पैकेज डाउनलोड के संदर्भ में, यह देखना दिलचस्प है कि यह बहुत ही भावुक और पीछा किया गया स्थान कैसे बन गया है एआई के प्रभाव में।
पैकेज की खपत में वृद्धि एक सुरक्षा जोखिम बनती जा रही है, स्लोप्स्क्वाटिंग के आगमन के साथ। चूंकि एलएलएम पैकेज की कल्पना करने के लिए प्रवण होते हैं, वे वास्तव में गैर-मौजूदा पैकेजों के लिए अनुरोध भेजने की संभावना है; समानांतर में अभिसरण की समानता के कारण, नकली पैकेज बाद में पुनरावृत्ति करने की संभावना है, जहां यह बुरे अभिनेताओं के लिए वास्तव में नकली पैकेज बनाने के लिए पर्याप्त है – निश्चित रूप से, एक दुर्भावनापूर्ण पेलोड के साथ:
कागज़ ‘हमारे पास आपके लिए एक पैकेज है! कोड जेनरेटिंग एलएलएम द्वारा पैकेज हॉल्यूसिनेशन का एक व्यापक विश्लेषण’ – एआई-ड्रिवन कोड जेनरेशन सप्लाई-चेन हमले की सतह का विस्तार करता है। एलएलएम अक्सर गैर-मौजूदा पैकेज नामों की कल्पना करते हैं, जो ‘स्लोप्स्क्वाटिंग’ कमजोरियों का निर्माण करते हैं जिन्हें बुरे अभिनेता तब शोषण करते हैं जब स्वचालित पाइपलाइनें अनियंत्रित निर्भरताओं को अंधाधुंध खींचती हैं। स्रोत – https://www.unite.ai/ai-generated-code-is-here-to-stay-are-we-less-safe-as-a-result/#:~:text=Another%20more%20recent%20line%20of%20attacks%20on%20AI%2Dgenerated%20code%20is%20called%20%E2%80%9Cslopsquatting%E2%80%9D
शुक्रवार, 24 जुलाई, 2026 को पहली बार प्रकाशित
