KernelCI обеспечит автоматизированное тестирование ядра Linux

KernelCI обеспечит автоматизированное тестирование ядра Linux

KernelCI обеспечит автоматизированное тестирование ядра Linux

Многие специалисты сходятся во мнении, что слабым местом Linux является недостаточно качественное тестирование. Однако теперь разработчики могут исправить это с помощью KernelCI, фреймворка для автоматического тестирования ядра Linux.

На прошедшей недавно в Лиссабоне конференции Linux Kernel Plumbers одной из самых обсуждаемых тем стало усовершенствование автоматического тестирования Linux-ядра.

В результате ведущие разработчики Linux объединили свои усилия для создания фреймворка KernelCI, который стал частью проекта Linux Foundation.

Напомним, что ядро Linux разрабатывает целое сообщество энтузиастов, выступающих за открытый исходный код. В процессе работы они используют Linux Kernel Mailing List (LKML).

Проблема такого метода заключается в недостатке сотрудничества по части использованного для тестирования софта. Рассел Карри, один из разработчиков ядра Linux, указывает на несостоятельность текущей системы тестирования, а также приводит в пример проекты GitHub и GitLab, на которых этот процесс организован гораздо лучше.

В этой ситуации задача KernelCI — обеспечить проверку работы Linux на большом количестве устройств, а также объединить усилия всех разработчиков, тестирующих ядро Linux.

Подпишитесь на новости

Opera добавила локальный ИИ: запросы обрабатываются на вашем компьютере

Нейросети в браузере необязательно кормить данными через чужой сервер. Opera представила раннюю версию поддержки WebAI — предложенного веб-стандарта, который позволяет сайтам и расширениям использовать ИИ-модели на компьютере пользователя. Первой площадкой стал Opera One, позднее возможности появятся в Opera GX и Neon.

О запуске и принципах работы компания рассказала в официальном анонсе.

WebAI рассчитан на разные модели, включая Gemma от Google. На совместимых яблочных компьютерах поддерживается и локальная фундаментальная модель Apple. Привязки к единственному поставщику не предполагается.

Есть генерация текста, классификация контента и анализ связей между фрагментами информации. Разработчики смогут добавлять такие функции без собственной серверной ИИ-инфраструктуры и оплаты каждого облачного запроса. Пользователю для локального выполнения не нужна подписка на внешний ИИ-сервис.

Функция включается добровольно. Вычисления происходят на устройстве, поэтому обрабатываемые локальной моделью данные не требуется отправлять облачному провайдеру.

Расплата за независимость от облака очевидная — нагрузка на компьютер. Скорость зависит от железа.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru