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
- Fork репозитория
- Создание feature branch
- Разработка и тестирование
- Pull Request с описанием изменений
- 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 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
Release history Release notifications | RSS feed
Download files
Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.
Source Distribution
Built Distribution
Filter files by name, interpreter, ABI, and platform.
If you're not sure about the file name format, learn more about wheel file names.
Copy a direct link to the current filters
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
| Algorithm | Hash digest | |
|---|---|---|
| SHA256 |
b824dd1bd6380f63fb5909cf3e231c1e283b2d5c8a18abf8cf149505acc6e1c0
|
|
| MD5 |
84243bd921e363409fe1991233a432b3
|
|
| BLAKE2b-256 |
23e6c8e025be6c66eb21307afe18bf0abe4949b01733401bea09cd249ff05433
|
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
| Algorithm | Hash digest | |
|---|---|---|
| SHA256 |
f2554048dc1fcff517ccbc770c9a569cc3b75a714245f46f2d5d9721fe289165
|
|
| MD5 |
6f519121b8732b42526fc39985dd84e9
|
|
| BLAKE2b-256 |
4cb08ca2ff5b8397228cae7b0a02b12991ce99196fc07cd867e1f6d65617be2a
|