Repositorio data science
@repo_science · Post #3439 · 15.07.2023 г., 16:30
#softSkills#PromtEngineering 😎 Curso de Promt Engineering para ChatGpt 🔊Platzi 🔗Link ----- Main channel:@repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
Hashtags
TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Најди сличен содржај
Изворен канал @pythonotes · Post #32 · 7 фев.
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
Резултати
Пронајдени 2 слични објави
Пребарај: #promtengineering
当前筛选 #promtengineering清除筛选
Data Science Jobs
@datasciencejobs · Post #2853 · 07.08.2025 г., 13:05
#вакансия#fullstack#senior#middle#remote#ML#LLM#NLP#PromtEngineering Формат работы: remote (нельзя работать из РФ/РБ) Занятость: полная Зарплатная вилка: 6k-8к usd Я в поисках Middle или Senior LLM Engineer к крутым фаундерам в early stage стартап, где вы будете участвовать в создании нового поколения AI-приложений Про проект: Это платформа для создания AI-приложений и агентов, которые могут динамически изменять UI, взаимодействовать с пользователем и адаптироваться под него. Базируется на 2 вещах: * все приложения в будущем будут AI приложениями – AI нативно будет встроен; * модели помогают людям без знания программирования писать код и строят платформу для написания агентов. Ключевое отличие от похожих инструментов в том, что ребята не занимаются старыми приложениями, а занимаются новым поколением, где AI модель является бэкендом всегда. И это позволяет изменять поведение на лету, могут контролировать UI и в любой модальности могут разговаривать с пользователем. Какой опыт ожидаем увидеть: - Опыт работы с LLM, NLP, prompt engineering на продвинутом уровне; - Глубокое понимание архитектур агентов; - Опыт в RAG, vector DB (Pinecone, Weaviate, Chroma), семантическом поиске; - Знание Python, фреймворков (LangChain, LlamaIndex, DSPy и др.); - Умение писать и тестировать промты как код, а не как текст; - Понимание trade-offs между разными моделями, затратами, качеством. Будет плюсом: - Опыт с fine-tuning, LoRA, PEFT; - Участие в open-source AI-проектах; - Понимание MLOps, инструментов мониторинга LLM (Arize, LangSmith). Условия: * Формат: удалёнка из любой локации, кроме РФ и РБ; * Достойная зарплата + опцион, который зависит от грейда и выплачивается через deel; * Гибкий график, максимум свободы. 📩 Присылайте ваше резюме в telegram: @veronikavlasovets С радостью поделюсь подробностями и буду рада ответить на интересующие вас вопросы!