# Python Libraries Import Substitution
## Проект импортозамещения квантовых библиотек NativeMind.ru
Этот проект содержит реализации импортозамещения ключевых квантовых Python библиотек, разработанные для обеспечения технологической независимости и соответствия требованиям российского законодательства.
## 🎯 Цели проекта
- **Технологическая независимость**: Замена зарубежных библиотек отечественными аналогами
- **Соответствие требованиям**: Выполнение требований по импортозамещению
- **Производительность**: Оптимизация под российские вычислительные платформы
- **Безопасность**: Интеграция с российскими криптографическими стандартами
## 🏢 Участники проекта
## 📚 Библиотеки импортозамещения
### 1. AI/ML библиотеки (NativeMind.ru)
#### 1.1 QuantumSync (transformers/peft replacement)
- **Цель**: Замена transformers и peft квантовой синхронизацией моделей
- **Особенности**:
- **QuantumEqualizer**: 4-канальный эквалайзер для моделей
- **QuantumPyramid**: Пирамидальная синхронизация (FreeDome архитектура)
- Метод "Учитель-Ученик" вместо классического fine-tuning
- Интерференционные паттерны вместо gradient descent
- Резонансная синхронизация (440 Hz базовая частота)
- Поддержка 4 моделей одновременно (4 грани пирамиды)
- **Статус**: ✅ Реализовано
- **Документация**: [src/quantum_sync/README.md](src/quantum_sync/README.md)
#### 1.2 PyTorch Replacement
- **Цель**: Замена PyTorch квантовой реализацией
- **Особенности**:
- Интеграция с квантовыми алгоритмами
- Поддержка ГОСТ криптографии
- **Статус**: 🚧 В разработке
#### 1.3 TensorFlow Replacement
- **Цель**: Замена TensorFlow квантовой реализацией
- **Особенности**:
- Интеграция с квантовыми алгоритмами
- Поддержка ГОСТ криптографии
- **Статус**: 🚧 В разработке
#### 1.4 NumPy Replacement
- **Цель**: Замена NumPy квантовой реализацией
- **Особенности**:
- Оптимизация под квантовые процессоры
- Интеграция с ГОСТ математическими библиотеками
- Поддержка высокоточных вычислений
- **Статус**: 📋 Запланировано
#### 1.5 Pandas Replacement
- **Цель**: Замена Pandas квантовой реализацией
- **Особенности**:
- Работа с квантовыми форматами данных
- Интеграция с квантовыми СУБД
- **Статус**: 📋 Запланировано
### 2. Криптографические библиотеки (УРАБИ.РФ)
#### 2.1 ГОСТ Квантовая криптография
- **Цель**: Реализация российских криптографических стандартов
- **Особенности**:
- ГОСТ Р ???-2025 (цифровые подписи)
- ГОСТ Р ???-2025 (хеш-функции)
- ГОСТ ?????-?? (шифрование)
#### 2.2 SIP Телефония
- **Цель**: Отечественная реализация SIP протокола
- **Особенности**:
- Совместимость с квантовыми АТС
- Интеграция с ГОСТ криптографией
- Поддержка квантовых кодеков
#### 2.3 Блокчейн решения
- **Цель**: Квантовая блокчейн платформа
- **Особенности**:
- Использование квантовых алгоритмов
- Интеграция с государственными системами
- Поддержка смарт-контрактов
## 🚀 Технологии и подходы
### Квантовые алгоритмы
- **Квантовое машинное обучение**: Ускорение AI алгоритмов
- **Квантовая криптография**: Повышение безопасности
- **Квантовая оптимизация**: Улучшение производительности
### Отечественные стандарты
- **ГОСТ криптография**: Российские алгоритмы безопасности
- **Отечественные протоколы**: Совместимость с российскими системами
- **Локализация**: Адаптация под российские требования
## 📁 Структура проекта
```
libEqualizer/
├── README.md # Этот файл
├── requirements.txt # Зависимости
├── src/
│ ├── quantum_sync/ # ✅ Квантовая синхронизация (transformers/peft replacement)
│ │ ├── __init__.py # Основной модуль
│ │ ├── equalizer.py # QuantumEqualizer - 4-канальный эквалайзер
│ │ ├── pyramid.py # QuantumPyramid - пирамидальная синхронизация
│ │ ├── signature.py # Извлечение квантовых подписей
│ │ ├── projection.py # Проекционные слои
│ │ └── README.md # Документация quantum_sync
│ ├── urabi/ # УРАБИ.РФ криптография
│ │ ├── crypto/ # ГОСТ криптография
│ │ ├── sip/ # SIP телефония
│ │ └── blockchain/ # Блокчейн решения
│ └── common/ # Общие утилиты
│ ├── compat/ # Совместимость
│ ├── config/ # Конфигурация
│ └── utils/ # Утилиты
├── examples/
│ ├── example_quantum_equalizer.py # Пример QuantumEqualizer и QuantumPyramid
│ └── ...
└── www/ # Веб-интерфейс
```
## 🛠️ Установка и использование
### Требования
- Python 3.8+
- pip 20.0+
- Совместимые с российскими стандартами системы
### Установка
```bash
# Клонирование репозитория
git clone <repository-url>
cd libsPython
# Установка зависимостей
pip install -r requirements.txt
# Установка пакета
pip install -e .
```
### Использование
#### QuantumSync (замена transformers/peft)
```python
# Импорт QuantumSync (замена transformers/peft)
from quantum_sync import QuantumEqualizer, QuantumPyramid, ModelChannel
# Пример 1: QuantumEqualizer (4-канальный эквалайзер)
equalizer = QuantumEqualizer(
channels=[
ModelChannel("Mozgach108-Maximal", "path/to/mozgach", face=0),
ModelChannel("Braindler-Юрист", "path/to/lawyer", face=1),
ModelChannel("Braindler-Разработчик", "path/to/dev", face=2),
ModelChannel("Sridhar-multimodal", "path/to/sridhar", face=3)
]
)
# Балансировка (вместо fine-tuning!)
result = equalizer.balance(
target_model="Sridhar-multimodal",
learning_rate=0.05, # 5% за цикл
cycles=20
)
# Пример 2: QuantumPyramid (пирамидальная синхронизация)
pyramid = QuantumPyramid(base_side=50.8, height=48.05)
pyramid.place_model("Teacher1", "path1", face=0, role="teacher")
pyramid.place_model("Teacher2", "path2", face=1, role="teacher")
pyramid.place_model("Teacher3", "path3", face=2, role="teacher")
pyramid.place_model("Student", "path4", face=3, role="student")
result = pyramid.synchronize(target="Student", cycles=20)
```
#### УРАБИ криптография
```python
# Импорт библиотек УРАБИ
from urabi.crypto import GOSTCrypto
from urabi.sip import SIPClient
# Пример использования
crypto = GOSTCrypto()
```
## 🧪 Тестирование
### Запуск тестов
```bash
# Все тесты
python -m pytest tests/
# Тесты конкретного модуля
python -m pytest tests/test_urabi/
# С покрытием кода
python -m pytest --cov=src tests/
```
### Интеграционные тесты
```bash
# Тесты интеграции
python -m pytest tests/integration/
# Тесты производительности
python -m pytest tests/performance/
```
## 📊 Производительность
### Бенчмарки
- **AI/ML**: Сравнение с оригинальными библиотеками
- **Криптография**: Тесты ГОСТ алгоритмов
- **Совместимость**: Проверка совместимости с существующими системами
### Оптимизация
- **Под российские процессоры**: Intel, AMD, Эльбрус
- **Под российские GPU**: Совместимость с отечественными решениями
- **Под российские ОС**: Astra Linux, Avrora
## 🔒 Безопасность
### Криптографическая защита
- **ГОСТ алгоритмы**: Российские стандарты безопасности
- **Квантовая криптография**: Защита от квантовых атак
- **Аудит безопасности**: Регулярные проверки
### Соответствие требованиям
- **ФСТЭК**: Соответствие требованиям ФСТЭК России
- **ФСБ**: Соответствие требованиям ФСБ России
- **ГОСТ**: Соответствие российским стандартам
## 🤝 Участие в разработке
### Требования к участникам
- Знание Python и соответствующих технологий
- Понимание российских стандартов и требований
- Опыт работы с AI/ML или криптографией
- Знание основ квантовой физики
### Процесс разработки
1. **Fork** репозитория
2. Создание **feature branch**
3. Разработка и тестирование
4. **Pull Request** с описанием изменений
5. Code review и merge
## 📞 Контакты
### nativeMind
- **Email**: info@nativemind.net
- **Website**: https://nativemind.net/
- **GitLab**: https://gitlab.com/antondodonov
## 📄 Лицензия
Проект распространяется под лицензией **NativeMindNONC**. См. файл [LICENSE](LICENSE) для подробностей.
## 🙏 Благодарности
- Команде NativeMind.ru за разработку AI/ML компонентов
- Всем участникам проекта за вклад в развитие
---
**Python Quantum Libraries** - проект создания квантовых аналогов не квантовых библиотек! 🇷🇺🚀
Raw data
{
"_id": null,
"home_page": "https://gitlab.com/antondodonov/libEqualizer",
"name": "libequalizer",
"maintainer": null,
"docs_url": null,
"requires_python": ">=3.8",
"maintainer_email": "Anton Dodonov <info@\u0443\u0440\u0430\u0431\u0438.\u0440\u0444>",
"keywords": "ai, machine-learning, quantum-computing, model-synchronization, transformers, peft, import-substitution, russian-ai",
"author": "NativeMind & \u0423\u0420\u0410\u0411\u0418.\u0420\u0424",
"author_email": "\"NativeMind & \u0423\u0420\u0410\u0411\u0418.\u0420\u0424\" <info@\u0443\u0440\u0430\u0431\u0438.\u0440\u0444>",
"download_url": "https://files.pythonhosted.org/packages/23/e6/c8e025be6c66eb21307afe18bf0abe4949b01733401bea09cd249ff05433/libequalizer-1.0.0.tar.gz",
"platform": null,
"description": "# Python Libraries Import Substitution\n\n## \u041f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 \u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u043e\u0437\u0430\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u0432\u0430\u043d\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a NativeMind.ru\n\n\u042d\u0442\u043e\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u043e\u0437\u0430\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u0445 \u043a\u0432\u0430\u043d\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 Python \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a, \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u043d\u0435\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f \u0442\u0440\u0435\u0431\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f\u043c \u0440\u043e\u0441\u0441\u0438\u0439\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0437\u0430\u043a\u043e\u043d\u043e\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u0442\u0432\u0430.\n\n## \ud83c\udfaf \u0426\u0435\u043b\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430\n\n- **\u0422\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u043d\u0435\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c**: \u0417\u0430\u043c\u0435\u043d\u0430 \u0437\u0430\u0440\u0443\u0431\u0435\u0436\u043d\u044b\u0445 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a \u043e\u0442\u0435\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0430\u043c\u0438\n- **\u0421\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435 \u0442\u0440\u0435\u0431\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f\u043c**: \u0412\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0440\u0435\u0431\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439 \u043f\u043e \u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u043e\u0437\u0430\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d\u0438\u044e\n- **\u041f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c**: \u041e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e\u0434 \u0440\u043e\u0441\u0441\u0438\u0439\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043b\u0430\u0442\u0444\u043e\u0440\u043c\u044b\n- **\u0411\u0435\u0437\u043e\u043f\u0430\u0441\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c**: \u0418\u043d\u0442\u0435\u0433\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u0441 \u0440\u043e\u0441\u0441\u0438\u0439\u0441\u043a\u0438\u043c\u0438 \u043a\u0440\u0438\u043f\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u043c\u0438 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u0430\u043c\u0438\n\n## \ud83c\udfe2 \u0423\u0447\u0430\u0441\u0442\u043d\u0438\u043a\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430\n\n## \ud83d\udcda \u0411\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 \u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u043e\u0437\u0430\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f\n\n### 1. AI/ML \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 (NativeMind.ru)\n\n#### 1.1 QuantumSync (transformers/peft replacement)\n- **\u0426\u0435\u043b\u044c**: \u0417\u0430\u043c\u0435\u043d\u0430 transformers \u0438 peft \u043a\u0432\u0430\u043d\u0442\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0441\u0438\u043d\u0445\u0440\u043e\u043d\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439\n- **\u041e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438**: \n - **QuantumEqualizer**: 4-\u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u044d\u043a\u0432\u0430\u043b\u0430\u0439\u0437\u0435\u0440 \u0434\u043b\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439\n - **QuantumPyramid**: \u041f\u0438\u0440\u0430\u043c\u0438\u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0441\u0438\u043d\u0445\u0440\u043e\u043d\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f (FreeDome \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430)\n - \u041c\u0435\u0442\u043e\u0434 \"\u0423\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c-\u0423\u0447\u0435\u043d\u0438\u043a\" \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e fine-tuning\n - \u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0430\u0442\u0442\u0435\u0440\u043d\u044b \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e gradient descent\n - \u0420\u0435\u0437\u043e\u043d\u0430\u043d\u0441\u043d\u0430\u044f \u0441\u0438\u043d\u0445\u0440\u043e\u043d\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f (440 Hz \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u044f \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u0430)\n - \u041f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u0430 4 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e (4 \u0433\u0440\u0430\u043d\u0438 \u043f\u0438\u0440\u0430\u043c\u0438\u0434\u044b)\n- **\u0421\u0442\u0430\u0442\u0443\u0441**: \u2705 \u0420\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043e\n- **\u0414\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f**: [src/quantum_sync/README.md](src/quantum_sync/README.md)\n\n#### 1.2 PyTorch Replacement\n- **\u0426\u0435\u043b\u044c**: \u0417\u0430\u043c\u0435\u043d\u0430 PyTorch \u043a\u0432\u0430\u043d\u0442\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439\n- **\u041e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438**: \n - \u0418\u043d\u0442\u0435\u0433\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u0441 \u043a\u0432\u0430\u043d\u0442\u043e\u0432\u044b\u043c\u0438 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430\u043c\u0438\n - \u041f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u0430 \u0413\u041e\u0421\u0422 \u043a\u0440\u0438\u043f\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0438\n- **\u0421\u0442\u0430\u0442\u0443\u0441**: \ud83d\udea7 \u0412 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0435\n\n#### 1.3 TensorFlow Replacement\n- **\u0426\u0435\u043b\u044c**: \u0417\u0430\u043c\u0435\u043d\u0430 TensorFlow \u043a\u0432\u0430\u043d\u0442\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439\n- **\u041e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438**:\n - \u0418\u043d\u0442\u0435\u0433\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u0441 \u043a\u0432\u0430\u043d\u0442\u043e\u0432\u044b\u043c\u0438 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430\u043c\u0438\n - \u041f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u0430 \u0413\u041e\u0421\u0422 \u043a\u0440\u0438\u043f\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0438\n- **\u0421\u0442\u0430\u0442\u0443\u0441**: \ud83d\udea7 \u0412 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0435\n\n#### 1.4 NumPy Replacement\n- **\u0426\u0435\u043b\u044c**: \u0417\u0430\u043c\u0435\u043d\u0430 NumPy \u043a\u0432\u0430\u043d\u0442\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439\n- **\u041e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438**:\n - \u041e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e\u0434 \u043a\u0432\u0430\u043d\u0442\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440\u044b\n - \u0418\u043d\u0442\u0435\u0433\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u0441 \u0413\u041e\u0421\u0422 \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u043c\u0438 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430\u043c\u0438\n - \u041f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u0430 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439\n- **\u0421\u0442\u0430\u0442\u0443\u0441**: \ud83d\udccb \u0417\u0430\u043f\u043b\u0430\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043e\n\n#### 1.5 Pandas Replacement\n- **\u0426\u0435\u043b\u044c**: \u0417\u0430\u043c\u0435\u043d\u0430 Pandas \u043a\u0432\u0430\u043d\u0442\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439\n- **\u041e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438**:\n - \u0420\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430 \u0441 \u043a\u0432\u0430\u043d\u0442\u043e\u0432\u044b\u043c\u0438 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445\n - \u0418\u043d\u0442\u0435\u0433\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u0441 \u043a\u0432\u0430\u043d\u0442\u043e\u0432\u044b\u043c\u0438 \u0421\u0423\u0411\u0414\n- **\u0421\u0442\u0430\u0442\u0443\u0441**: \ud83d\udccb \u0417\u0430\u043f\u043b\u0430\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043e\n\n### 2. \u041a\u0440\u0438\u043f\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 (\u0423\u0420\u0410\u0411\u0418.\u0420\u0424)\n\n#### 2.1 \u0413\u041e\u0421\u0422 \u041a\u0432\u0430\u043d\u0442\u043e\u0432\u0430\u044f \u043a\u0440\u0438\u043f\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u044f\n- **\u0426\u0435\u043b\u044c**: \u0420\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0440\u043e\u0441\u0441\u0438\u0439\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043a\u0440\u0438\u043f\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043e\u0432\n- **\u041e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438**:\n - \u0413\u041e\u0421\u0422 \u0420 ???-2025 (\u0446\u0438\u0444\u0440\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043f\u043e\u0434\u043f\u0438\u0441\u0438)\n - \u0413\u041e\u0421\u0422 \u0420 ???-2025 (\u0445\u0435\u0448-\u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438)\n - \u0413\u041e\u0421\u0422 ?????-?? (\u0448\u0438\u0444\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435)\n\n#### 2.2 SIP \u0422\u0435\u043b\u0435\u0444\u043e\u043d\u0438\u044f\n- **\u0426\u0435\u043b\u044c**: \u041e\u0442\u0435\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f SIP \u043f\u0440\u043e\u0442\u043e\u043a\u043e\u043b\u0430\n- **\u041e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438**:\n - \u0421\u043e\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u0441 \u043a\u0432\u0430\u043d\u0442\u043e\u0432\u044b\u043c\u0438 \u0410\u0422\u0421\n - \u0418\u043d\u0442\u0435\u0433\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u0441 \u0413\u041e\u0421\u0422 \u043a\u0440\u0438\u043f\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0435\u0439\n - \u041f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u0430 \u043a\u0432\u0430\u043d\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043a\u043e\u0434\u0435\u043a\u043e\u0432\n\n#### 2.3 \u0411\u043b\u043e\u043a\u0447\u0435\u0439\u043d \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f\n- **\u0426\u0435\u043b\u044c**: \u041a\u0432\u0430\u043d\u0442\u043e\u0432\u0430\u044f \u0431\u043b\u043e\u043a\u0447\u0435\u0439\u043d \u043f\u043b\u0430\u0442\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\n- **\u041e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438**:\n - \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0432\u0430\u043d\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432\n - \u0418\u043d\u0442\u0435\u0433\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u0441 \u0433\u043e\u0441\u0443\u0434\u0430\u0440\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430\u043c\u0438\n - \u041f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u0430 \u0441\u043c\u0430\u0440\u0442-\u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u0430\u043a\u0442\u043e\u0432\n\n## \ud83d\ude80 \u0422\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0438 \u0438 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044b\n\n### \u041a\u0432\u0430\u043d\u0442\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u044b \n- **\u041a\u0432\u0430\u043d\u0442\u043e\u0432\u043e\u0435 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435**: \u0423\u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435 AI \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432\n- **\u041a\u0432\u0430\u043d\u0442\u043e\u0432\u0430\u044f \u043a\u0440\u0438\u043f\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u044f**: \u041f\u043e\u0432\u044b\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0431\u0435\u0437\u043e\u043f\u0430\u0441\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438\n- **\u041a\u0432\u0430\u043d\u0442\u043e\u0432\u0430\u044f \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f**: \u0423\u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438\n\n### \u041e\u0442\u0435\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u044b\n- **\u0413\u041e\u0421\u0422 \u043a\u0440\u0438\u043f\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u044f**: \u0420\u043e\u0441\u0441\u0438\u0439\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u044b \u0431\u0435\u0437\u043e\u043f\u0430\u0441\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438\n- **\u041e\u0442\u0435\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0442\u043e\u043a\u043e\u043b\u044b**: \u0421\u043e\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u0441 \u0440\u043e\u0441\u0441\u0438\u0439\u0441\u043a\u0438\u043c\u0438 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430\u043c\u0438\n- **\u041b\u043e\u043a\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f**: \u0410\u0434\u0430\u043f\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e\u0434 \u0440\u043e\u0441\u0441\u0438\u0439\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0442\u0440\u0435\u0431\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f\n\n## \ud83d\udcc1 \u0421\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430\n\n```\nlibEqualizer/\n\u251c\u2500\u2500 README.md # \u042d\u0442\u043e\u0442 \u0444\u0430\u0439\u043b\n\u251c\u2500\u2500 requirements.txt # \u0417\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438\n\u251c\u2500\u2500 src/\n\u2502 \u251c\u2500\u2500 quantum_sync/ # \u2705 \u041a\u0432\u0430\u043d\u0442\u043e\u0432\u0430\u044f \u0441\u0438\u043d\u0445\u0440\u043e\u043d\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f (transformers/peft replacement)\n\u2502 \u2502 \u251c\u2500\u2500 __init__.py # \u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044c\n\u2502 \u2502 \u251c\u2500\u2500 equalizer.py # QuantumEqualizer - 4-\u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u044d\u043a\u0432\u0430\u043b\u0430\u0439\u0437\u0435\u0440\n\u2502 \u2502 \u251c\u2500\u2500 pyramid.py # QuantumPyramid - \u043f\u0438\u0440\u0430\u043c\u0438\u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0441\u0438\u043d\u0445\u0440\u043e\u043d\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f\n\u2502 \u2502 \u251c\u2500\u2500 signature.py # \u0418\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0432\u0430\u043d\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043f\u043e\u0434\u043f\u0438\u0441\u0435\u0439\n\u2502 \u2502 \u251c\u2500\u2500 projection.py # \u041f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0438\n\u2502 \u2502 \u2514\u2500\u2500 README.md # \u0414\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f quantum_sync\n\u2502 \u251c\u2500\u2500 urabi/ # \u0423\u0420\u0410\u0411\u0418.\u0420\u0424 \u043a\u0440\u0438\u043f\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u044f\n\u2502 \u2502 \u251c\u2500\u2500 crypto/ # \u0413\u041e\u0421\u0422 \u043a\u0440\u0438\u043f\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u044f\n\u2502 \u2502 \u251c\u2500\u2500 sip/ # SIP \u0442\u0435\u043b\u0435\u0444\u043e\u043d\u0438\u044f\n\u2502 \u2502 \u2514\u2500\u2500 blockchain/ # \u0411\u043b\u043e\u043a\u0447\u0435\u0439\u043d \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f\n\u2502 \u2514\u2500\u2500 common/ # \u041e\u0431\u0449\u0438\u0435 \u0443\u0442\u0438\u043b\u0438\u0442\u044b\n\u2502 \u251c\u2500\u2500 compat/ # \u0421\u043e\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c\n\u2502 \u251c\u2500\u2500 config/ # \u041a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f\n\u2502 \u2514\u2500\u2500 utils/ # \u0423\u0442\u0438\u043b\u0438\u0442\u044b\n\u251c\u2500\u2500 examples/\n\u2502 \u251c\u2500\u2500 example_quantum_equalizer.py # \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 QuantumEqualizer \u0438 QuantumPyramid\n\u2502 \u2514\u2500\u2500 ...\n\u2514\u2500\u2500 www/ # \u0412\u0435\u0431-\u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441\n```\n\n## \ud83d\udee0\ufe0f \u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\n\n### \u0422\u0440\u0435\u0431\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f\n- Python 3.8+\n- pip 20.0+\n- \u0421\u043e\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0438\u043c\u044b\u0435 \u0441 \u0440\u043e\u0441\u0441\u0438\u0439\u0441\u043a\u0438\u043c\u0438 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b\n\n### \u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430\n```bash\n# \u041a\u043b\u043e\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u044f\ngit clone <repository-url>\ncd libsPython\n\n# \u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439\npip install -r requirements.txt\n\n# \u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430\npip install -e .\n```\n\n### \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\n\n#### QuantumSync (\u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u0430 transformers/peft)\n\n```python\n# \u0418\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442 QuantumSync (\u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u0430 transformers/peft)\nfrom quantum_sync import QuantumEqualizer, QuantumPyramid, ModelChannel\n\n# \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 1: QuantumEqualizer (4-\u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u044d\u043a\u0432\u0430\u043b\u0430\u0439\u0437\u0435\u0440)\nequalizer = QuantumEqualizer(\n channels=[\n ModelChannel(\"Mozgach108-Maximal\", \"path/to/mozgach\", face=0),\n ModelChannel(\"Braindler-\u042e\u0440\u0438\u0441\u0442\", \"path/to/lawyer\", face=1),\n ModelChannel(\"Braindler-\u0420\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\", \"path/to/dev\", face=2),\n ModelChannel(\"Sridhar-multimodal\", \"path/to/sridhar\", face=3)\n ]\n)\n\n# \u0411\u0430\u043b\u0430\u043d\u0441\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430 (\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e fine-tuning!)\nresult = equalizer.balance(\n target_model=\"Sridhar-multimodal\",\n learning_rate=0.05, # 5% \u0437\u0430 \u0446\u0438\u043a\u043b\n cycles=20\n)\n\n# \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 2: QuantumPyramid (\u043f\u0438\u0440\u0430\u043c\u0438\u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0441\u0438\u043d\u0445\u0440\u043e\u043d\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f)\npyramid = QuantumPyramid(base_side=50.8, height=48.05)\n\npyramid.place_model(\"Teacher1\", \"path1\", face=0, role=\"teacher\")\npyramid.place_model(\"Teacher2\", \"path2\", face=1, role=\"teacher\")\npyramid.place_model(\"Teacher3\", \"path3\", face=2, role=\"teacher\")\npyramid.place_model(\"Student\", \"path4\", face=3, role=\"student\")\n\nresult = pyramid.synchronize(target=\"Student\", cycles=20)\n```\n\n#### \u0423\u0420\u0410\u0411\u0418 \u043a\u0440\u0438\u043f\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u044f\n\n```python\n# \u0418\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a \u0423\u0420\u0410\u0411\u0418\nfrom urabi.crypto import GOSTCrypto\nfrom urabi.sip import SIPClient\n\n# \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f\ncrypto = GOSTCrypto()\n```\n\n## \ud83e\uddea \u0422\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\n\n### \u0417\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\n```bash\n# \u0412\u0441\u0435 \u0442\u0435\u0441\u0442\u044b\npython -m pytest tests/\n\n# \u0422\u0435\u0441\u0442\u044b \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044f\npython -m pytest tests/test_urabi/\n\n# \u0421 \u043f\u043e\u043a\u0440\u044b\u0442\u0438\u0435\u043c \u043a\u043e\u0434\u0430\npython -m pytest --cov=src tests/\n```\n\n### \u0418\u043d\u0442\u0435\u0433\u0440\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0442\u0435\u0441\u0442\u044b\n```bash\n# \u0422\u0435\u0441\u0442\u044b \u0438\u043d\u0442\u0435\u0433\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438\npython -m pytest tests/integration/\n\n# \u0422\u0435\u0441\u0442\u044b \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438\npython -m pytest tests/performance/\n```\n\n## \ud83d\udcca \u041f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\n\n### \u0411\u0435\u043d\u0447\u043c\u0430\u0440\u043a\u0438\n- **AI/ML**: \u0421\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430\u043c\u0438\n- **\u041a\u0440\u0438\u043f\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u044f**: \u0422\u0435\u0441\u0442\u044b \u0413\u041e\u0421\u0422 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432\n- **\u0421\u043e\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c**: \u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 \u0441\u043e\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0441 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c\u0438 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430\u043c\u0438\n\n### \u041e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f\n- **\u041f\u043e\u0434 \u0440\u043e\u0441\u0441\u0438\u0439\u0441\u043a\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440\u044b**: Intel, AMD, \u042d\u043b\u044c\u0431\u0440\u0443\u0441\n- **\u041f\u043e\u0434 \u0440\u043e\u0441\u0441\u0438\u0439\u0441\u043a\u0438\u0435 GPU**: \u0421\u043e\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u0441 \u043e\u0442\u0435\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438\n- **\u041f\u043e\u0434 \u0440\u043e\u0441\u0441\u0438\u0439\u0441\u043a\u0438\u0435 \u041e\u0421**: Astra Linux, Avrora\n\n## \ud83d\udd12 \u0411\u0435\u0437\u043e\u043f\u0430\u0441\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\n\n### \u041a\u0440\u0438\u043f\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u0437\u0430\u0449\u0438\u0442\u0430\n- **\u0413\u041e\u0421\u0422 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u044b**: \u0420\u043e\u0441\u0441\u0438\u0439\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u044b \u0431\u0435\u0437\u043e\u043f\u0430\u0441\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438\n- **\u041a\u0432\u0430\u043d\u0442\u043e\u0432\u0430\u044f \u043a\u0440\u0438\u043f\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u044f**: \u0417\u0430\u0449\u0438\u0442\u0430 \u043e\u0442 \u043a\u0432\u0430\u043d\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0430\u0442\u0430\u043a\n- **\u0410\u0443\u0434\u0438\u0442 \u0431\u0435\u0437\u043e\u043f\u0430\u0441\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438**: \u0420\u0435\u0433\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0438\n\n### \u0421\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435 \u0442\u0440\u0435\u0431\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f\u043c\n- **\u0424\u0421\u0422\u042d\u041a**: \u0421\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435 \u0442\u0440\u0435\u0431\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f\u043c \u0424\u0421\u0422\u042d\u041a \u0420\u043e\u0441\u0441\u0438\u0438\n- **\u0424\u0421\u0411**: \u0421\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435 \u0442\u0440\u0435\u0431\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f\u043c \u0424\u0421\u0411 \u0420\u043e\u0441\u0441\u0438\u0438\n- **\u0413\u041e\u0421\u0422**: \u0421\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435 \u0440\u043e\u0441\u0441\u0438\u0439\u0441\u043a\u0438\u043c \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u0430\u043c\n\n## \ud83e\udd1d \u0423\u0447\u0430\u0441\u0442\u0438\u0435 \u0432 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0435\n\n### \u0422\u0440\u0435\u0431\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043a \u0443\u0447\u0430\u0441\u0442\u043d\u0438\u043a\u0430\u043c\n- \u0417\u043d\u0430\u043d\u0438\u0435 Python \u0438 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0439\n- \u041f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0440\u043e\u0441\u0441\u0438\u0439\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043e\u0432 \u0438 \u0442\u0440\u0435\u0431\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439\n- \u041e\u043f\u044b\u0442 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 AI/ML \u0438\u043b\u0438 \u043a\u0440\u0438\u043f\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0435\u0439\n- \u0417\u043d\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432 \u043a\u0432\u0430\u043d\u0442\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0444\u0438\u0437\u0438\u043a\u0438\n\n### \u041f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438\n1. **Fork** \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u044f\n2. \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 **feature branch**\n3. \u0420\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u0438 \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\n4. **Pull Request** \u0441 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439\n5. Code review \u0438 merge\n\n## \ud83d\udcde \u041a\u043e\u043d\u0442\u0430\u043a\u0442\u044b\n\n\n### nativeMind\n- **Email**: info@nativemind.net\n- **Website**: https://nativemind.net/\n- **GitLab**: https://gitlab.com/antondodonov\n\n## \ud83d\udcc4 \u041b\u0438\u0446\u0435\u043d\u0437\u0438\u044f\n\n\u041f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u0434 \u043b\u0438\u0446\u0435\u043d\u0437\u0438\u0435\u0439 **NativeMindNONC**. \u0421\u043c. \u0444\u0430\u0439\u043b [LICENSE](LICENSE) \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439.\n\n## \ud83d\ude4f \u0411\u043b\u0430\u0433\u043e\u0434\u0430\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438\n\n- \u041a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0435 NativeMind.ru \u0437\u0430 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0443 AI/ML \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432\n- \u0412\u0441\u0435\u043c \u0443\u0447\u0430\u0441\u0442\u043d\u0438\u043a\u0430\u043c \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430 \u0437\u0430 \u0432\u043a\u043b\u0430\u0434 \u0432 \u0440\u0430\u0437\u0432\u0438\u0442\u0438\u0435\n\n---\n\n**Python Quantum Libraries** - \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u043a\u0432\u0430\u043d\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u043e\u0432 \u043d\u0435 \u043a\u0432\u0430\u043d\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a! \ud83c\uddf7\ud83c\uddfa\ud83d\ude80\n",
"bugtrack_url": null,
"license": "NativeMindNONC",
"summary": "\u041a\u0432\u0430\u043d\u0442\u043e\u0432\u0430\u044f \u0441\u0438\u043d\u0445\u0440\u043e\u043d\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f AI \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 - \u043e\u0442\u0435\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u0430 transformers \u0438 peft",
"version": "1.0.0",
"project_urls": {
"Bug Tracker": "https://gitlab.com/antondodonov/libEqualizer/issues",
"Documentation": "https://gitlab.com/antondodonov/libEqualizer/wiki",
"Homepage": "https://gitlab.com/antondodonov/libEqualizer",
"Repository": "https://gitlab.com/antondodonov/libEqualizer.git"
},
"split_keywords": [
"ai",
" machine-learning",
" quantum-computing",
" model-synchronization",
" transformers",
" peft",
" import-substitution",
" russian-ai"
],
"urls": [
{
"comment_text": null,
"digests": {
"blake2b_256": "4cb08ca2ff5b8397228cae7b0a02b12991ce99196fc07cd867e1f6d65617be2a",
"md5": "6f519121b8732b42526fc39985dd84e9",
"sha256": "f2554048dc1fcff517ccbc770c9a569cc3b75a714245f46f2d5d9721fe289165"
},
"downloads": -1,
"filename": "libequalizer-1.0.0-py3-none-any.whl",
"has_sig": false,
"md5_digest": "6f519121b8732b42526fc39985dd84e9",
"packagetype": "bdist_wheel",
"python_version": "py3",
"requires_python": ">=3.8",
"size": 35291,
"upload_time": "2025-10-25T07:45:28",
"upload_time_iso_8601": "2025-10-25T07:45:28.921445Z",
"url": "https://files.pythonhosted.org/packages/4c/b0/8ca2ff5b8397228cae7b0a02b12991ce99196fc07cd867e1f6d65617be2a/libequalizer-1.0.0-py3-none-any.whl",
"yanked": false,
"yanked_reason": null
},
{
"comment_text": null,
"digests": {
"blake2b_256": "23e6c8e025be6c66eb21307afe18bf0abe4949b01733401bea09cd249ff05433",
"md5": "84243bd921e363409fe1991233a432b3",
"sha256": "b824dd1bd6380f63fb5909cf3e231c1e283b2d5c8a18abf8cf149505acc6e1c0"
},
"downloads": -1,
"filename": "libequalizer-1.0.0.tar.gz",
"has_sig": false,
"md5_digest": "84243bd921e363409fe1991233a432b3",
"packagetype": "sdist",
"python_version": "source",
"requires_python": ">=3.8",
"size": 38628,
"upload_time": "2025-10-25T07:45:31",
"upload_time_iso_8601": "2025-10-25T07:45:31.120242Z",
"url": "https://files.pythonhosted.org/packages/23/e6/c8e025be6c66eb21307afe18bf0abe4949b01733401bea09cd249ff05433/libequalizer-1.0.0.tar.gz",
"yanked": false,
"yanked_reason": null
}
],
"upload_time": "2025-10-25 07:45:31",
"github": false,
"gitlab": true,
"bitbucket": false,
"codeberg": false,
"gitlab_user": "antondodonov",
"gitlab_project": "libEqualizer",
"lcname": "libequalizer"
}
JSON