🎙️ NVIDIA выпустили Canary-1B v2 — открытую модель для распознавания и перевода речи, которая работает с 25 европейскими языками.
Что она умеет:
- 📝 Точное ASR (распознавание речи) и AST (перевод речи) между английским и 24 другими языками.
- Автоматическая пунктуация, капитализация и точные таймстампы до слова.
- Поддержка русского, французского, немецкого, испанского и многих других языков.
Чем интересна
- До 10× быстрее инференс, чем у моделей в 3 раза больше.
- Уже показывает state-of-the-art точность среди открытых моделей на Hugging Face.
- Лицензия CC-BY-4.0 — можно свободно использовать в проектах.
Под капотом:
- Архитектура: FastConformer-энкодер + Transformer-декодер (~978M параметров).
- Форматы: `.wav` и `.flac`, моно 16 кГц.
- Легко интегрируется через NVIDIA NeMo или прямо с Hugging Face.
Где пригодится:
🟢 голосовые ассистенты
🟢 субтитры и перевод видео
🟢 чат-боты с речевым вводом
🟢 real-time анализ речи
Всего ~978M параметров → легче, быстрее и дешевле в использовании, чем большие модели конкурентов.
🟠 Попробовать можно здесь: https://huggingface.co/nvidia/canary-1b-v2
🟠SET: https://huggingface.co/datasets/nvidia/Granary
🟠PARAKEET: https://huggingface.co/nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3
#AI #NVIDIA #SpeechRecognition #ASR #AST #Multilingual #MachineLearning #DeepLearning
@python_be1
Что она умеет:
- 📝 Точное ASR (распознавание речи) и AST (перевод речи) между английским и 24 другими языками.
- Автоматическая пунктуация, капитализация и точные таймстампы до слова.
- Поддержка русского, французского, немецкого, испанского и многих других языков.
Чем интересна
- До 10× быстрее инференс, чем у моделей в 3 раза больше.
- Уже показывает state-of-the-art точность среди открытых моделей на Hugging Face.
- Лицензия CC-BY-4.0 — можно свободно использовать в проектах.
Под капотом:
- Архитектура: FastConformer-энкодер + Transformer-декодер (~978M параметров).
- Форматы: `.wav` и `.flac`, моно 16 кГц.
- Легко интегрируется через NVIDIA NeMo или прямо с Hugging Face.
Где пригодится:
🟢 голосовые ассистенты
🟢 субтитры и перевод видео
🟢 чат-боты с речевым вводом
🟢 real-time анализ речи
Всего ~978M параметров → легче, быстрее и дешевле в использовании, чем большие модели конкурентов.
🟠 Попробовать можно здесь: https://huggingface.co/nvidia/canary-1b-v2
🟠SET: https://huggingface.co/datasets/nvidia/Granary
🟠PARAKEET: https://huggingface.co/nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3
#AI #NVIDIA #SpeechRecognition #ASR #AST #Multilingual #MachineLearning #DeepLearning
@python_be1
huggingface.co
nvidia/canary-1b-v2 · Hugging Face
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔥 Не путай is и == в #Python
В Python есть тонкий момент: оператор is и оператор == не одно и то же.
- is проверяет идентичность объектов (указывают ли они на одну и ту же область памяти).
- == проверяет равенство значений.
Малоизвестный кейс: маленькие числа и короткие строки в Пайтон кешируются. Поэтому a is b иногда случайно даёт True — и это вводит в заблуждение. Но с большими числами и динамически созданными строками поведение будет другим.
Лучше всегда использовать ==, когда нужно сравнение по значению.
#Python, #программирование, #кодинг, #разработка, #собеседование, #интервью, #PythonJobs, #DataScience, #MachineLearning, #AI, #backend, #webdev, #Django, #Flask, #FastAPI, #API, #REST, #asyncio, #многопоточность, #многозадачность, #библиотеки, #NumPy, #Pandas, #TensorFlow, #PyTorch, #SQL, #ORM, #SQLAlchemy, #тестирование, #unittest, #pytest, #TDD, #алгоритмы, #структурыданных, #OOP,
@python_be1
В Python есть тонкий момент: оператор is и оператор == не одно и то же.
- is проверяет идентичность объектов (указывают ли они на одну и ту же область памяти).
- == проверяет равенство значений.
Малоизвестный кейс: маленькие числа и короткие строки в Пайтон кешируются. Поэтому a is b иногда случайно даёт True — и это вводит в заблуждение. Но с большими числами и динамически созданными строками поведение будет другим.
Лучше всегда использовать ==, когда нужно сравнение по значению.
#Python, #программирование, #кодинг, #разработка, #собеседование, #интервью, #PythonJobs, #DataScience, #MachineLearning, #AI, #backend, #webdev, #Django, #Flask, #FastAPI, #API, #REST, #asyncio, #многопоточность, #многозадачность, #библиотеки, #NumPy, #Pandas, #TensorFlow, #PyTorch, #SQL, #ORM, #SQLAlchemy, #тестирование, #unittest, #pytest, #TDD, #алгоритмы, #структурыданных, #OOP,
@python_be1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔥 Python трюк: динамическое добавление методов в класс
Мало кто знает, но в Python можно на лету добавлять методы в уже созданный класс. Это удобно для плагинов, тестов или динамических API.
⚡ Приём называется monkey patching.
Это мощный инструмент — но им надо пользоваться аккуратно, чтобы не сломать читаемость кода.
#Python, #программирование, #кодинг, #разработка, #собеседование, #интервью, #PythonJobs, #DataScience, #MachineLearning, #AI, #backend, #webdev, #Django, #Flask, #FastAPI, #API, #REST, #asyncio, #многопоточность, #многозадачность, #библиотеки, #NumPy, #Pandas, #TensorFlow, #PyTorch, #SQL, #ORM, #SQLAlchemy, #тестирование, #unittest, #pytest, #TDD, #алгоритмы, #структурыданных, #OOP, #паттерныпроектирования, #чистыйкод, #DevOps, #CICD, #Docker, #Kubernetes, #AWS, #Azure, #GCP, #скрипты, #автоматизация, #BigData, #анализданных,
@python_be1
Мало кто знает, но в Python можно на лету добавлять методы в уже созданный класс. Это удобно для плагинов, тестов или динамических API.
⚡ Приём называется monkey patching.
Это мощный инструмент — но им надо пользоваться аккуратно, чтобы не сломать читаемость кода.
#Python, #программирование, #кодинг, #разработка, #собеседование, #интервью, #PythonJobs, #DataScience, #MachineLearning, #AI, #backend, #webdev, #Django, #Flask, #FastAPI, #API, #REST, #asyncio, #многопоточность, #многозадачность, #библиотеки, #NumPy, #Pandas, #TensorFlow, #PyTorch, #SQL, #ORM, #SQLAlchemy, #тестирование, #unittest, #pytest, #TDD, #алгоритмы, #структурыданных, #OOP, #паттерныпроектирования, #чистыйкод, #DevOps, #CICD, #Docker, #Kubernetes, #AWS, #Azure, #GCP, #скрипты, #автоматизация, #BigData, #анализданных,
@python_be1
🖥 Python: Совет по работе с серверами
Полезный совет Python-разработчиков, работающих с серверами
Когда вы управляете удалёнными серверами, часто приходится подключаться по SSH, выполнять команды и собирать логи. Банальные вызовы через subprocess или ручное использование ssh не дают гибкости. Куда интереснее использовать программируемое SSH-взаимодействие прямо из Python, с динамическим выполнением команд, обработкой stdout/stderr и тонкой настройкой соединения.
Трюк в том, чтобы работать с сервером так, будто вы пишете локальный скрипт: подключение по ключу, выполнение последовательности команд, сбор результатов и даже поднятие туннелей. Для этого можно использовать библиотеку paramiko. Её «фишка» — вы получаете прямой объект-канал для команд, что позволяет реализовать, например, автоматическое деплой-меню или собственный health-checker для кластера.
#Python #Программирование #Разработка #Python3 #Backend #Frontend #DataScience #MachineLearning #ArtificialIntelligence #DeepLearning #WebDevelopment #Django #Flask #FastAPI #API #REST #Scripting #Automation #DevOps #DataAnalysis #Pandas #NumPy #Matplotlib #Seaborn #Jupyter #BigData #CloudComputing #AWS #Azure #GoogleCloud #Testing #PyTest #UnitTest #CI_CD #Databases #SQL #NoSQL #MongoDB #PostgreSQL #SQLite #OpenSource #SoftwareEngineering #Coding #CleanCode #PythonLibraries #TensorFlow #PyTorch #ScikitLearn #NLP #ComputerVision
@python_be1
Полезный совет Python-разработчиков, работающих с серверами
Когда вы управляете удалёнными серверами, часто приходится подключаться по SSH, выполнять команды и собирать логи. Банальные вызовы через subprocess или ручное использование ssh не дают гибкости. Куда интереснее использовать программируемое SSH-взаимодействие прямо из Python, с динамическим выполнением команд, обработкой stdout/stderr и тонкой настройкой соединения.
Трюк в том, чтобы работать с сервером так, будто вы пишете локальный скрипт: подключение по ключу, выполнение последовательности команд, сбор результатов и даже поднятие туннелей. Для этого можно использовать библиотеку paramiko. Её «фишка» — вы получаете прямой объект-канал для команд, что позволяет реализовать, например, автоматическое деплой-меню или собственный health-checker для кластера.
#Python #Программирование #Разработка #Python3 #Backend #Frontend #DataScience #MachineLearning #ArtificialIntelligence #DeepLearning #WebDevelopment #Django #Flask #FastAPI #API #REST #Scripting #Automation #DevOps #DataAnalysis #Pandas #NumPy #Matplotlib #Seaborn #Jupyter #BigData #CloudComputing #AWS #Azure #GoogleCloud #Testing #PyTest #UnitTest #CI_CD #Databases #SQL #NoSQL #MongoDB #PostgreSQL #SQLite #OpenSource #SoftwareEngineering #Coding #CleanCode #PythonLibraries #TensorFlow #PyTorch #ScikitLearn #NLP #ComputerVision
@python_be1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🖥 Полезный совет по ускорению Python-кода
Многие считают, что list comprehension всегда оптимален. Но при больших объёмах данных связка map + filter может быть быстрее: она выполняется на уровне C и не создаёт лишних промежуточных структур.
Когда нужно одновременно фильтровать и преобразовывать элементы, map + filter часто выигрывает по скорости.
#Python, #программирование, #кодинг, #разработка, #собеседование, #интервью, #PythonJobs, #DataScience, #MachineLearning, #AI, #backend, #webdev, #Django, #Flask, #FastAPI, #API, #REST, #asyncio, #многопоточность, #многозадачность, #библиотеки, #NumPy, #Pandas, #TensorFlow, #PyTorch, #SQL, #ORM, #SQLAlchemy, #тестирование, #unittest, #pytest, #TDD, #алгоритмы, #структурыданных, #OOP,
@python_be1
Многие считают, что list comprehension всегда оптимален. Но при больших объёмах данных связка map + filter может быть быстрее: она выполняется на уровне C и не создаёт лишних промежуточных структур.
Когда нужно одновременно фильтровать и преобразовывать элементы, map + filter часто выигрывает по скорости.
#Python, #программирование, #кодинг, #разработка, #собеседование, #интервью, #PythonJobs, #DataScience, #MachineLearning, #AI, #backend, #webdev, #Django, #Flask, #FastAPI, #API, #REST, #asyncio, #многопоточность, #многозадачность, #библиотеки, #NumPy, #Pandas, #TensorFlow, #PyTorch, #SQL, #ORM, #SQLAlchemy, #тестирование, #unittest, #pytest, #TDD, #алгоритмы, #структурыданных, #OOP,
@python_be1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔥 Python: склейка TCP-пакетов
Когда отправляешь ты в сокет много маленьких кусочков - уходит куча мелких TCP-пакетов это работает медленнее и с задержками.
Решение: склеивай данные и отправляй одним блоком.
На Linux можно сказать ядру «подожди, я ещё допишу» команда MSG MORE.
Итог: меньше пакетов, быстрее отклик.
#Python #Программирование #Разработка #Python3 #Backend #Frontend #DataScience #MachineLearning #ArtificialIntelligence #DeepLearning #WebDevelopment #Django #Flask #FastAPI #API #REST #Scripting #Automation #DevOps #DataAnalysis #Pandas #NumPy #Matplotlib #Seaborn #Jupyter #BigData #CloudComputing #AWS #Azure #GoogleCloud #Testing #PyTest #UnitTest #CI_CD #Databases #SQL #NoSQL #MongoDB #PostgreSQL #SQLite #OpenSource
@python_be1
Когда отправляешь ты в сокет много маленьких кусочков - уходит куча мелких TCP-пакетов это работает медленнее и с задержками.
Решение: склеивай данные и отправляй одним блоком.
На Linux можно сказать ядру «подожди, я ещё допишу» команда MSG MORE.
Итог: меньше пакетов, быстрее отклик.
#Python #Программирование #Разработка #Python3 #Backend #Frontend #DataScience #MachineLearning #ArtificialIntelligence #DeepLearning #WebDevelopment #Django #Flask #FastAPI #API #REST #Scripting #Automation #DevOps #DataAnalysis #Pandas #NumPy #Matplotlib #Seaborn #Jupyter #BigData #CloudComputing #AWS #Azure #GoogleCloud #Testing #PyTest #UnitTest #CI_CD #Databases #SQL #NoSQL #MongoDB #PostgreSQL #SQLite #OpenSource
@python_be1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔥 Трюк: проверка сетевых сервисов в Python через socket
В Python можно быстро проверить, доступен ли сетевой сервис и как быстро он отвечает, не прибегая к сложным утилитам.
Это помогает опытным разработчикам, когда нужно оперативно убедиться, что API или база данных действительно доступны и не "подвисают".
Через socket можно реализовать мини-проверку состояния сети и времени отклика.
#Python, #программирование, #кодинг, #разработка, #собеседование, #интервью, #PythonJobs, #DataScience, #MachineLearning, #AI, #backend, #webdev, #Django, #Flask, #FastAPI, #API, #REST, #asyncio, #многопоточность, #многозадачность, #библиотеки, #NumPy, #Pandas, #TensorFlow, #PyTorch, #SQL, #ORM, #SQLAlchemy, #тестирование, #unittest
@python_be1
В Python можно быстро проверить, доступен ли сетевой сервис и как быстро он отвечает, не прибегая к сложным утилитам.
Это помогает опытным разработчикам, когда нужно оперативно убедиться, что API или база данных действительно доступны и не "подвисают".
Через socket можно реализовать мини-проверку состояния сети и времени отклика.
#Python, #программирование, #кодинг, #разработка, #собеседование, #интервью, #PythonJobs, #DataScience, #MachineLearning, #AI, #backend, #webdev, #Django, #Flask, #FastAPI, #API, #REST, #asyncio, #многопоточность, #многозадачность, #библиотеки, #NumPy, #Pandas, #TensorFlow, #PyTorch, #SQL, #ORM, #SQLAlchemy, #тестирование, #unittest
@python_be1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔥 Python: функции-фабрики
Простой, но мощный трюк: генерация функций на лету через замыкания. Вместо дублирования логики можно одной фабрикой создавать десятки разных функций.
Хочешь больше таких фишек? Подписывайся на нас и каждый день получай свежие и нестандартные советы, которые реально прокачают твои навыки разработчика!
#Python, #программирование, #кодинг, #разработка, #собеседование, #интервью, #PythonJobs, #DataScience, #MachineLearning, #AI, #backend, #webdev, #Django, #Flask, #FastAPI, #API, #REST, #asyncio, #многопоточность, #многозадачность, #библиотеки, #NumPy, #Pandas, #TensorFlow, #PyTorch, #SQL, #ORM, #SQLAlchemy, #тестирование, #unittest, #pytest, #TDD, #алгоритмы, #структурыданных, #OOP,
@python_be1
Простой, но мощный трюк: генерация функций на лету через замыкания. Вместо дублирования логики можно одной фабрикой создавать десятки разных функций.
Хочешь больше таких фишек? Подписывайся на нас и каждый день получай свежие и нестандартные советы, которые реально прокачают твои навыки разработчика!
#Python, #программирование, #кодинг, #разработка, #собеседование, #интервью, #PythonJobs, #DataScience, #MachineLearning, #AI, #backend, #webdev, #Django, #Flask, #FastAPI, #API, #REST, #asyncio, #многопоточность, #многозадачность, #библиотеки, #NumPy, #Pandas, #TensorFlow, #PyTorch, #SQL, #ORM, #SQLAlchemy, #тестирование, #unittest, #pytest, #TDD, #алгоритмы, #структурыданных, #OOP,
@python_be1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🚀 Ускоряем Python-скрипты с помощью библиотеки numba
Когда ваш Python-код начинает тормозить из-за тяжёлых вычислительных циклов, спасает библиотека numba. Она компилирует функции в машинный код с помощью JIT-компиляции и позволяет ускорить выполнение в десятки раз без переписывания логики на C или C++.
Просто добавьте декоратор @njit к функции с числовыми расчётами или обработкой массивов — и получите мгновенный прирост скорости.
#Python, #программирование, #кодинг, #разработка, #собеседование, #интервью, #PythonJobs, #DataScience, #MachineLearning, #AI, #backend, #webdev, #Django, #Flask, #FastAPI, #API, #REST, #asyncio, #многопоточность, #многозадачность, #библиотеки, #NumPy, #Pandas, #TensorFlow, #PyTorch, #SQL, #ORM, #SQLAlchemy, #тестирование, #unittest, #pytest, #TDD, #алгоритмы, #структурыданных, #питон
@python_be1
Когда ваш Python-код начинает тормозить из-за тяжёлых вычислительных циклов, спасает библиотека numba. Она компилирует функции в машинный код с помощью JIT-компиляции и позволяет ускорить выполнение в десятки раз без переписывания логики на C или C++.
Просто добавьте декоратор @njit к функции с числовыми расчётами или обработкой массивов — и получите мгновенный прирост скорости.
#Python, #программирование, #кодинг, #разработка, #собеседование, #интервью, #PythonJobs, #DataScience, #MachineLearning, #AI, #backend, #webdev, #Django, #Flask, #FastAPI, #API, #REST, #asyncio, #многопоточность, #многозадачность, #библиотеки, #NumPy, #Pandas, #TensorFlow, #PyTorch, #SQL, #ORM, #SQLAlchemy, #тестирование, #unittest, #pytest, #TDD, #алгоритмы, #структурыданных, #питон
@python_be1