Python митап от Авито 27 октября в Москве! ☄

Вечером 27 октября вас ждут в офисе на Лесной, чтобы обсудить:

➡ кейс оптимизации GC в Python от Саши Федосеева, backend-инженера из команды Main Page Tech Авито;
➡ как mypy укрощает Python в большой компании вместе с Сергеем Яхницким из Яндекса.

После докладов, как и сказали выше, вместе с участниками спикеры обсудят, подходит ли Python для запуска больших нагруженных решений в формате круглого стола.

Для тех, кто не успевает вырваться из офиса или дома, будет онлайн-трансляция.

Так что не откладывайте, регистрируйтесь и зовите коллег — все подробности по ссылке

100 процентое сходство

👉 @PythonPortal

Бесплатный курс от MIT для начинающих по основам компьютерных наук. В этих классических лекциях разбираются такие концепции, как дизайн языков программирования, абстракция и рекурсия: https://bit.ly/46zVDEy

👉 @PythonPortal

Вот трюк для оптимизации нейросетки, который даёт примерно 4x ускорение при передаче данных с CPU на GPU.

Представим задачу классификации изображений.

Определяем модель, загружаем и преобразуем данные.

В цикле обучения передаём данные на GPU и тренируем сеть.

В чём проблема:

Если заглянуть в профайлер,

- большая часть ресурсов уходит на ядро (то есть на само обучение),
- но заметное время тратится и на передачу данных с CPU на GPU (cudaMemcpyAsync).

Сократить это просто.

Изначально датасет состоит из пикселей в виде 8-битных целых чисел. Мы преобразуем их в 32-битные float’ы.
А потом именно эти float-тензоры гоняем на GPU. В итоге данных стало в 4 раза больше, а значит, и передача тяжелее.

Решение:

Сдвинуть шаг преобразования после передачи. То есть сначала передаём 8-битные int’ы, а уже на GPU конвертируем их в float.

В результате шаг передачи данных заметно ускорится.

Конечно, это работает не везде, например, в NLP мы изначально имеем дело с float-эмбеддингами.
Но в случаях, где это применимо, ускорение получается очень ощутимым.

👉 @PythonPortal

Пока дебажишь чужой код, мир начинает играть новыми красками

👉 @PythonPortal

Бесплатная халява в Steam

Забираем Upload Labs — симулятор программиста, где тебе предстоит спасти Вселенную от тепловой смерти, создав идеальную компьютерную систему. 🤣

Готовься к настоящему испытанию мозга, ведь придётся писать код, оптимизировать ресурсы и заставлять всё работать как часы.

Забираем: стим

👉 @PythonPortal

Совет по чистому коду в Python:

Избегай наивных datetime-объектов — всегда используй те, что учитывают часовой пояс.

Работай с ними в UTC, а пользователю показывай только в его локальной таймзоне.

import datetime
from zoneinfo import ZoneInfo

# BAD
now = datetime.datetime.now()

print(now.isoformat())
# 2025-10-21T15:03:07.332217

# GOOD
now = datetime.datetime.now(tz=ZoneInfo("UTC"))
print(now.isoformat())
# 2025-10-21T12:04:22.573590+00:00

print(now.astimezone().isoformat())
# 2025-10-21T15:04:22.573590+03:00

👉 @PythonPortal

OpenAI выпустила Atlas новый браузер с искусственным интеллектом, который умеет запоминать контекст и работает в Agent Mode.

Что известно:

Atlas полностью интегрирован с ChatGPT и использует ChatGPT Search под капотом.

В Agent Mode браузер может сам ходить по сайтам, кликать, искать и выполнять действия.

Можно открывать неограниченное число вкладок с агентами — каждый живёт своей жизнью и решает отдельные задачи.

Atlas уже доступен для пользователей Free, Plus, Pro, Go и Business по всему миру.
Пользователи Enterprise и Education могут получить доступ к бете, если админ включит её. Также в разработке версии для Windows, iOS и Android.

Скачать можно на chatgpt.com/atlas

Надеемся, что пользователи Windows скоро тоже смогут оценить этот новый браузер в деле. 😎

👉 @PythonPortal

Возможности Python впечатляют

👉 @PythonPortal

Изучай алгоритмы computer science наглядно

Этот онлайн-инструмент помогает разобраться с широким спектром алгоритмов через интерактивные визуализации.

Пошагово проходи выполнение каждого алгоритма, наблюдай, как изменяются структуры данных, и понимай логику каждой операции. 😑

👉 @PythonPortal

Эксперимент: диффузионная текстовая модель на 11 млн параметров

Разработчик тестирует миниатюрную символьную диффузионную модель (всего 11M параметров), основанную на переработанной версии nanochat GPT. Вместо классического авторегрессионного декодирования используется диффузионный подход, а обучается модель на датасете Tiny Shakespeare.

В процессе экспериментов исследуются разные стратегии маскирования токенов. Простая схема с равномерной вероятностью уступает новым методам, где маскирование идёт блоками слева направо = это повышает качество вывода и даёт возможность частично переиспользовать KVCache.

Самое интересное, автор попробовал применять маскирование по правилам «Игры жизни» Конвея, и это дало неожиданные, но визуально захватывающие результаты.

Он предполагает, что подобные нестандартные схемы маскирования могут привести к новым эффектам и улучшениям в генерации текста.

Эксперимент ещё в работе, но уже выглядит как увлекательное направление для развития текстовых диффузионных моделей.

👉 @PythonPortal

Машин лернинг наглядно

👉 @PythonPortal