Forwarded from Опівночні Балачки
Опівночні Балачки №44: старий новий Python 3.12
▶️ Youtube – your
🍎 Apple Podcasts – nightmare
👂Spotify – Nancy
🤷♂️Інші Платформи – Drew
Найновіший випуск "Опівночних Балачок" доповідає про новинки старої версії Python! Настільки ми не квапимося з продакшеном. Пристібайтеся, маємо для вас трохи нових випусків в жовтні.
0:00-1:45 Intro
1:46-2:30 Python 3.12
2:34-11:00 PEP 701 F-string апдейти і покращення помилок. Інтерпретатор вгадує, чому у вас помилки.
11:01-16:09 PEP 669 Low Impact Monitoring for CPython. Визначаємо як говорити "yield з функції"
16:10-17:16 Коли будемо сратися про наступні версії пайтону?
17:17-19:20 PEP 695 солоденький цукорок для ваших дженериків
19:21-23:38 PEP 709 inlined comprehensions і обговорення скоупів
23:39-27:42 PEP 683 Immortal Objects
27:43-34:23 PEP 684 Subinterpreters
34:24-35:28 itertools.batched
35:29-38:11 distutils 🪦
38:12-39:08 Outro
Ми в твітері o_balachky
Музика: streambeats | @stasgavrylov
▶️ Youtube – your
🍎 Apple Podcasts – nightmare
👂Spotify – Nancy
🤷♂️Інші Платформи – Drew
Найновіший випуск "Опівночних Балачок" доповідає про новинки старої версії Python! Настільки ми не квапимося з продакшеном. Пристібайтеся, маємо для вас трохи нових випусків в жовтні.
0:00-1:45 Intro
1:46-2:30 Python 3.12
2:34-11:00 PEP 701 F-string апдейти і покращення помилок. Інтерпретатор вгадує, чому у вас помилки.
11:01-16:09 PEP 669 Low Impact Monitoring for CPython. Визначаємо як говорити "yield з функції"
16:10-17:16 Коли будемо сратися про наступні версії пайтону?
17:17-19:20 PEP 695 солоденький цукорок для ваших дженериків
19:21-23:38 PEP 709 inlined comprehensions і обговорення скоупів
23:39-27:42 PEP 683 Immortal Objects
27:43-34:23 PEP 684 Subinterpreters
34:24-35:28 itertools.batched
35:29-38:11 distutils 🪦
38:12-39:08 Outro
Ми в твітері o_balachky
Музика: streambeats | @stasgavrylov
YouTube
Опівночні Балачки. Епізод 44: Що нового у Python 3.12
Долучайтесь до нашого телеграм каналу, де всі посилання - робочі https://t.me/midnight_chatter
Ми в твітері http://twitter.com/o_balachky
Музика: https://www.streambeats.com/ | @stasgavrylov
Опівночні Балачки - це, в першу чергу, аудіо подкаст, доступний…
Ми в твітері http://twitter.com/o_balachky
Музика: https://www.streambeats.com/ | @stasgavrylov
Опівночні Балачки - це, в першу чергу, аудіо подкаст, доступний…
Forwarded from 🇺🇦 Go performance channel (Oleg)
🎉 Go 1.23.2 and 1.22.8 are released!
🗣 Announcement: https://groups.google.com/g/golang-announce/c/NKEc8VT7Fz0
⬇️ Download: https://go.dev/dl/#go1.23.2
#golang
🗣 Announcement: https://groups.google.com/g/golang-announce/c/NKEc8VT7Fz0
⬇️ Download: https://go.dev/dl/#go1.23.2
#golang
go.dev
All releases - The Go Programming Language
doing something
bs=24, whisper large-v3 https://github.com/egorsmkv/optimized-whisper #ai #asr
Tested a new Turbo model with HQQ, below an example how a ~2 hour audio is recognized
doing something
arestovich_ukrainian.txt
turbo_arestovich_ukrainian.txt
159.7 KB
- All Duration: 6465.6441
- All RTF: 0.003
- All elapsed: 19.2815
- All RTF: 0.003
- All elapsed: 19.2815
doing something
turbo_arestovich_ukrainian.txt
v3-arestovich.txt
153.1 KB
This test was on a 3090 card, so this file is also tested on the same hardware and software
RTF:
- V3: 0.0103
- V3 turbo: 0.003
RTF:
- V3: 0.0103
- V3 turbo: 0.003
https://colab.research.google.com/drive/1o9b2JQ8l9a39uOZZi9DWXQ15BXlCIfEu?usp=sharing
600M model with 4-bits uses about 1GB of VRAM
#nlp #ai #hqq
600M model with 4-bits uses about 1GB of VRAM
#nlp #ai #hqq
Google
Quantized NLLB using HQQ.ipynb
Colab notebook
doing something
decord can lag (it does not get the batch of frames) on GPU device if they have high values
This story has ended with a script that uses StreamReader from torchaudio.
I'm using the seek method to skip unrelated frames.
One important thing is that you need compiled ffmpeg with CUDA to do appropriate decoding.
I'm using the seek method to skip unrelated frames.
One important thing is that you need compiled ffmpeg with CUDA to do appropriate decoding.
An idea for a weekend project:
Adapt https://github.com/Gadersd/whisper-burn to the recently publish Whisper Turbo model.
Need to make only two things:
- update the repo to latest burn 🔥 version
- get down the number of decoder layers
#ai #asr
Adapt https://github.com/Gadersd/whisper-burn to the recently publish Whisper Turbo model.
Need to make only two things:
- update the repo to latest burn 🔥 version
- get down the number of decoder layers
#ai #asr
GitHub
GitHub - Gadersd/whisper-burn: A Rust implementation of OpenAI's Whisper model using the burn framework
A Rust implementation of OpenAI's Whisper model using the burn framework - Gadersd/whisper-burn