TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

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: #tongyi

当前筛选 #tongyi清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9101 · 27.11.2025 г., 14:10

💡Релиз Z-Image: быстрая 6B модель Команда Tongyi-MAI представила новую text-to-image архитектуру на 6 миллиардов параметров. Главное из отчета: * Оптимизация: Это дистиллированная модель, которой достаточно 8 шагов (NFE) для качественной генерации. * Скорость: Sub-second latency (менее 1 секунды) на H800. * Требования: Спокойно запускается на 16GB VRAM. Модель доступна для локального инференса на старших картах 3090/4080/4090. Моделька выделит высокий уровень фотореализма, точное следование инструкциям и рендеринг текста. 🔗Демо:https://modelscope.cn/aigc/imageGeneration 🔗Веса (Turbo):https://modelscope.cn/models/Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo @ai_machinelearning_big_data #Tongyi#ai#genai#ml

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9496 · 09.02.2026 г., 14:33

⚡️Вышла Z-Image Base. Tongyi выложила фундаментальную версию модели семейства Z-Image. В отличие от ранее выпущенной Turbo, это полновесный трансформер, ориентированный на максимальное качество и управляемость генерации . Z-Image отлично подходит для дообучения, тренировки LoRA и интеграции с ControlNet. Модель поддерживает CFG и работу с негативными промптами, генерируя результат за 28–50 шагов. 📌Лицензирование: Apache 2.0 License. 🟡Модель 🟡Демо HF 🟡Демо ModelScope 🟡Archive 🟡ComfyUI WorkFlow 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#Diffusion#ZImage#Tongyi