🚀 Как оптимизировать Python‑код уже на старте — советы для новичков

Не нужно быть профи, чтобы писать быстрый и аккуратный код. Вот 7 простых приёмов, которые реально помогают:

1. Используй профайлеры (cProfile, Py‑Spy) 
   Перед оптимизацией — измерь время. Часто больше всего тормозят совсем неожиданные места.

2. Перестрой алгоритмы и структуры данных 
   Выбор между списком, множеством или словарём может кардинально изменить сложность: O(1) вместо O(n) при поиске.

3. Выбирай встроенные функции 
   map, max, join — всё это написано на C и работает быстрее ручных циклов.

4. Пиши list/dict comprehensions и используй zip, enumerate 
   Это компактнее, читабельнее и часто быстрее классических for-циклов.

5. Генераторы вместо списков, где не нужен весь набор сразу 
   Снижают потребление памяти и ускоряют обработку.

6. Переход на PyPy или JIT‑ускорители 
   PyPy, Numba и Cython могут дать прирост производительности в 2–100 раз для тяжёлых вычислений.

7. Избегай преждевременной оптимизации 
   Оптимизируй только то, что реально тормозит. Профайлер покажет, где именно.

🧩 Быстрый чек-лист:

• Измерил ли я время выполнения? 
• Подходящие ли структуры данных? 
• Используются ли встроенные функции? 
• Применены ли comprehensions и генераторы? 
• Рассматривал ли я PyPy или JIT? 
• Код по-прежнему читаемый?

✅ Вывод: даже новичок может писать быстрый и понятный Python-код. Главное — думать, замерять и улучшать без фанатизма.

▶️ Подробности с кодом

📆Команда GigaChat Audio едет в Нижний Новгород с митапом про речевые технологии

В программе — живые истории о том, как исследования становятся работающими сервисами:
🔘prod-ready распознавание речи на ограниченном наборе данных
🔘speaker diarization: распознавание по голосам в реальном времени
🔘быстрые команды с произвольной структурой для low-resource сценария колонок
🔘суммаризация трёхчасовых видео в GigaChat

В финале вечера — нетворкинг с ребятами из нашей команды.

📆 3 октября, 18:00
📍 Нижний Новгород, «Гараж»

🖥Регистрация и программа уже на сайте

🤔Экспериментальная модель 🖥Extract-0 за $196 превзошла 👩‍💻 GPT-4 и 👩‍💻 o3 в извлечении данных?

Исследователь Энрике Годой из 🇧🇷Бразилии представил ИИ-модель Extract-0, специализированную LLM с 7 миллиардами параметров, которая демонстрирует новый уровень эффективности в извлечении структурированной информации из документов. Согласно исследованию, данная языковая модель превосходит по производительности популярные универсальные модели, включая GPT-4.1, o3 и GPT-4.1-2025. Ресёрчер ставит под сомнение устоявшуюся парадигму, где доминирующим фактором эффективности считается исключительно масштаб модели.

Ключ к успеху Extract-0 кроется в новаторской трехэтапной методологии обучения, которая позволила достичь высокой точности при минимальных затратах. Процесс включает генерацию 280 128 синтетических примеров данных с сохранением контекстной памяти, параметроэффективную тонкую настройку (LoRA), затрагивающую всего 0.53% весов модели, и обучение с подкреплением (GRPO) с использованием семантической функции вознаграждения. Такой подход позволяет ИИ-агенту понимать смысловую эквивалентность данных, а не простое текстуальное совпадение.

В ходе тестирования на эталонном наборе из 1000 задач по извлечению информации Extract-0 достиг среднего показателя вознаграждения 0.573, значительно опередив GPT-4.1 (0.457) и o3 (0.464).

◀️Для адаптации ❗️ DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B применялся метод Low-Rank Adaptation (LoRA), который изменил всего 0.53% от общего числа параметров модели (40.4 млн из 7.66 млрд).

◀️Изначально базовая модель без дообучения имела средний результат 0.232 и валидность JSON на уровне 42.7%.

◀️После этапа контролируемой тонкой настройки (Supervised Fine-Tuning) производительность модели выросла до 0.507, а валидность JSON достигла 79.9%.

◀️Финальный этап обучения с подкреплением (GRPO) позволил достичь итогового результата в 0.573 со средней валидностью JSON в 89.0%, что представляет собой кумулятивное улучшение на 147.0% по сравнению с базовой моделью.

🖥 Примечательно, что общая стоимость всего цикла обучения модели на одном графическом процессоре NVIDIA H100 составила всего $196.

Цифры наглядно демонстрируют экономическую и техническую состоятельность целенаправленной оптимизации под конкретную задачу. Исследование убедительно пытается доказать, что узкоспециализированные ИИ-решения могут быть не только конкурентоспособными, но и более эффективными по сравнению с масштабируемыми моделями общего назначения.

👆Ограничение исследования коренится в его валидационной парадигме, которая оценивает производительность модели исключительно на in-distribution данных. Обучающий и тестовый наборы сэмплированы из одного и того же синтетического распределения, поэтому продемонстрованная высокая производительность не позволяет сделать надежных выводов о способности модели работать также эффективно в реальных условиях на практических задачах. Таким образом, полученные метрики обладают высокой внутренней валидностью (в рамках созданного синтетического мира), но их внешняя валидность (применимость к реальным задачам) остается под вопросом.

👀 В любом случае ознакомиться с исследованием не помешает.

✋ @Russian_OSINT