Python中的匿名函数

FastH3 + vLLM-Omni:MiniMax H3 视频生成本地部署与加速实战 随着多模态大模型在视频生成领域的普及,如何高效部署和加速推理成为工程实践的关键。vLLM作为高性能推理框架,通过PagedAttention和continuous batching显著优化了大模型吞吐;而FastH3则针对特定模型结构进行算子融合和CUDA优化。结合vLLM-Omni对多模态输入的支持,可以将MiniMax H3的视频生成耗时从分钟级压缩至秒级。本文以视频生成模型为例,详细拆解环境配置、推理优化与问题排查,为多模态模型本地部署提供参考。 阅读详情

1.基本语法

函数名 = lambda 形参 : 返回值(表达式)

调用:结果 = 函数名(实参)

#普通函数
def add(a,b):
    return a+b
print(add(1,2))
#lambda函数(匿名函数)
add_lambda = lambda a,b:a+b #a,b就是匿名函数的形参,a+b是返回值的表达式
print(add_lambda(3,4))

lambda不需要写return来返回值,表达式 本身就是返回结果

2.lambda的参数形式

函数名 = lambda 形参:表达式(返回值)

(1)无参数

funa = lambda :"爷爷泡的茶"
print(funa())

(2)一个参数

funb = lambda x:x+1
print(funb(10))

(3)默认参数

func = lambda a,b,c=18:a+b+c
print(func(10,20))
print(func(10,20,30))

 

 默认参数必须写在非默认参数后面

(4)关键字参数

fund = lambda **kwargs:kwargs
print(fund(name="海绵宝宝",age=22,gender="男"))

3.lambda结合if判断

a = 11
b = 22
print("a比b大") if a > b else print("a比b小")
#使用lmabda表达式
campare = lambda a,b: "a比b大" if a > b else "a比b小"
print(campare(11,22))

 

lambda只能实现简单的逻辑,当遇到逻辑复杂且代码量较大时,不建议使用lambda表达式,否则会给后面的代码维护增加困难

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