Skip to main content

Квантовая синхронизация AI моделей - отечественная замена transformers и peft

Project description

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

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

# 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)

# 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

# Импорт библиотек УРАБИ
from urabi.crypto import GOSTCrypto
from urabi.sip import SIPClient

# Пример использования
crypto = GOSTCrypto()

🧪 Тестирование

Запуск тестов

# 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

# 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

📄 Лицензия

Проект распространяется под лицензией NativeMindNONC. См. файл 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! 🇷🇺🚀

Project details


Download files

Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.

Source Distribution

libequalizer-1.0.0.tar.gz (38.6 kB view details)

Uploaded Source

Built Distribution

If you're not sure about the file name format, learn more about wheel file names.

libequalizer-1.0.0-py3-none-any.whl (35.3 kB view details)

Uploaded Python 3

File details

Details for the file libequalizer-1.0.0.tar.gz.

File metadata

  • Download URL: libequalizer-1.0.0.tar.gz
  • Upload date:
  • Size: 38.6 kB
  • Tags: Source
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/6.2.0 CPython/3.13.7

File hashes

Hashes for libequalizer-1.0.0.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 b824dd1bd6380f63fb5909cf3e231c1e283b2d5c8a18abf8cf149505acc6e1c0
MD5 84243bd921e363409fe1991233a432b3
BLAKE2b-256 23e6c8e025be6c66eb21307afe18bf0abe4949b01733401bea09cd249ff05433

See more details on using hashes here.

File details

Details for the file libequalizer-1.0.0-py3-none-any.whl.

File metadata

  • Download URL: libequalizer-1.0.0-py3-none-any.whl
  • Upload date:
  • Size: 35.3 kB
  • Tags: Python 3
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/6.2.0 CPython/3.13.7

File hashes

Hashes for libequalizer-1.0.0-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 f2554048dc1fcff517ccbc770c9a569cc3b75a714245f46f2d5d9721fe289165
MD5 6f519121b8732b42526fc39985dd84e9
BLAKE2b-256 4cb08ca2ff5b8397228cae7b0a02b12991ce99196fc07cd867e1f6d65617be2a

See more details on using hashes here.

Supported by

AWS Cloud computing and Security Sponsor Datadog Monitoring Depot Continuous Integration Fastly CDN Google Download Analytics Pingdom Monitoring Sentry Error logging StatusPage Status page