semvec/pypi-packages huggingface dataset:
json-types 0.2.0
Type definitions and utilities for working with JSON in Python.
Requires Python: >=3.10
Keywords: json

# json_types

[![PyPI - Version](https://img.shields.io/pypi/v/json_types.svg)](https://pypi.org/project/json_types)
[![PyPI - Python Version](https://img.shields.io/pypi/pyversions/json_types.svg)](https://pypi.org/project/json_types)

Type definitions and utilities for working with JSON in Python

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## Installation

```console
pip install json_types
```
microturch13 0.1.0
Biblioteca tensorial para transformers optimizada para Termux y entornos limitados
Requires Python: >=3.12

# nucroturch13 - Parte 14: Soporte avanzado para CPUs, tokenización y entrenamiento eficiente

Esta actualización amplía nucroturch13 con:

- Detección automática de características CPU (ARM NEON, x86 AVX, genérico).
- Selección de kernels optimizados para multiplicación de matrices.
- Tokenización simple pero efectiva con soporte para padding y truncado.
- Entrenador avanzado que gestiona batches para no superar 15,000 tokens por paso.
- Tensor compatible con selección dinámica de kernels.
- Ejemplo funcional para prueba rápida.
- Compatible con todas las partes anteriores sin dependencias externas.

Ideal para ejecutar modelos Transformer en dispositivos con recursos limitados, maximizando eficiencia CPU y memoria.

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## Instalación

La biblioteca es compatible con Python 3.12.11 y puede ser instalada fácilmente vía PyPI usando:

```bash
pip install nucroturch13


from nucroturch13 import Tokenizer, Trainer, DummyTransformerModel, DummyOptimizer

tokenizer = Tokenizer({'hello':1, 'world':2, '<unk>':0, '<pad>':3})
encoded = tokenizer.encode("hello world unknown")

model = DummyTransformerModel()
optimizer = DummyOptimizer()
trainer = Trainer(model, optimizer, batch_size=4, max_tokens=15000)

loss = trainer.train_batch([encoded, encoded], [encoded, encoded])
print(f"Training loss: {loss}")