TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки
Назад кон каналите

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #32 · 7 фев.

Погледај објаваПогледај оригинал

Скорее всего уже слышали, что складывать строки через + это плохая практика. Падение производительности, и всё такое. Без лишних слов, давайте измерять: from timeit import timeit def t1(): # складываем 10 строк через + из переменной t = 'text' for _ in range(1000): s = t + t + t + t + t + t + t + t + t def t2(): # склеиваем список строк через метод join arr = ['text'] * 10 for _ in range(1000): s = ''.join(arr) def t3(): # складываем через + но не из переменной а непосредственно инлайн объекты for _ in range(1000): s = 'text' + 'text' + 'text' + ... # всего 10 раз Теперь каждую строку склейки запустим по 10М раз >>> timeit(t1, number=10000) 0.21951690399964718 >>> timeit(t2, number=10000) 1.4978306379998685 >>> timeit(t3, number=10000) 0.2213820789993406 Хм, а нам говорили что через "+" это плохо и медленно ))) 😁 Тут стоит учитывать, что речь идёт о склейке множества длинных строк. Давайте изменим условия: def t4(): t = 'text'*100 for _ in range(1000): s = t + t + t + t + t + t + t + t + t def t5(): arr = ['text'*100] * 10 for _ in range(1000): s = ''.join(arr) def t6(): for _ in range(1000): s = 'text'*100 + 'text'*100 + ... # всего 10 раз >>> timeit(t4, number=10000) 12.795130728000004 >>> timeit(t5, number=10000) 2.642637542999182 >>> timeit(t6, number=10000) 0.2184546610005782 Вот, уже другой разговор, сразу видна разница, в среднем в 6 раз. Но погодите, почему последний тест t6() по скорости такой же как и t3()? Ведь строки теперь в 100 раз длиннее! Это вопросы оптимизации кода, какие простые изменения ускоряют или замедляют выполнение программы. Мы столкнулись с примером обхода обращения к переменной. Например, именно так работает директива #define в С++, во время компиляции подставляя значение переменной вместо ссылки на неё. В Python это тоже работает, но часто ли вы сможете встретить такой способ работы со строками? К сожалению, способ почти только теоретический. В целом, тесты показали то, что мы хотели. Делаем выводы самостоятельно. Полный листинг 🌍 #tricks

Hashtags

#define#tricks
Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #linum

当前筛选 #linum清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9427 · 23.01.2026 г., 12:31

Најди сличноПогледај

🌟LinumV2: T2V модель, которую делали вдвоем Интересная история, которая доказывает, что в индустрии ИИ не всегда нужны миллиарды долларов и сотни сотрудников. Знакомьтесь - проект Linum. Два брата, Сахила Чопра и Ману Чопра, сделали две text-to-video модели на 2 миллиарда параметров, которые генерируют клипы длиной от 2 до 5 секунд в разрешении до 720p. Согласитесь, это редкое явление в мире, где большинство видео-генераторов закрыты за платными API. Изначально братья совсем не планировали заниматься генерацией видео. Сахил окончил Стэнфордский университет в 2019, где в соавторстве разработал курс по LLM и занимался исследованиями в области когнитивных наук на стыке ИИ и лингвистики. Ману досрочно окончил Калифорнийский университет в Беркли в 2021 г.. До основания Linum занимался исследованиями ИИ в биоинженерии. Стартовав осенью 2022 года и пройдя через YCombinator, они пилили ИИ-инструмент для раскадровки фильмов. Но, пообщавшись с режиссерами, поняли: рынок слишком узкий, а творческий процесс у всех разный. 🟡Первая попытка создания видео-модели Linum v1, была, по их признанию, франкенштейном. Они взяли за основу SDXL, раздули U-NET, превратив 2D-свертки в 3D и добавили временные слои внимания. Получился забавный бот для Discord, который делал гифки в разрешении 180p. Это работало, но было тупиковой ветвью эволюции. Расширять модель, заточенную под картинки, для работы с видео - плохая идея в долгосроке. VAE, идущий в комплекте с имидж-моделью, просто не умеет нормально сжимать и разжимать видеопоток. Качество на выходе получается никакое. К тому же распределения данных в картинках и видео слишком разные, да и переучивать модель стоит дорого. 🟡V2 решили пилить с нуля. VAE взяли от Wan 2.1, успев попутно разработать свой собственный temporal VAE, но решили сэкономить на эмбеддингах, DIT и T5 на роль текстового энкодера. Представьте объем работы: двое парней делали то, чем обычно занимаются отделы с десятками сотрудников. Они сами собирали датасеты, настраивали VLM для фильтрации контента, писали пайплайны для аннотирования архива видео. И, конечно, бенчмаркали провайдеров, пытаясь понять, почему H100 у одного хостера работает хуже, чем у другого. 🟡К чему они пришли за 2 года разработки? Linum v2 — pretrained веса. Модель пока ошибается в физике и эстетике, а генерация 5-секундного клипа в 720p занимает около 15 минут на H100 при 50 шагах. Но, главное, братья не останавливаются: есть планы по ускорению через CFG и timestep distillation, работа над звуком и масштабированием. @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#T2V#Linum

Hashtags

#ai#ml#t2v#linum