TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #396 · 9 окт.

7.09.2025 состоялся релизPithon 3.14! На фоне хайпа про NoGIL всё позабыли про другие фичи. Особенно про Multiple Interpreters, который обещает изоляцию процессов но с эффективностью потоков! На сколько действительно это будет эффективно мы узнаем позже, потому что сейчас это лишь первый релиз с ограничениями и недоработками. Но что там про NoGIL? Теперь этот режим не экспериментальный, а официально поддерживаемый, но опциональный. Чтобы запустить без GIL нужна специальная сборка. И перед стартом нужно объявить переменную PYTHON_GIL=0 Для вас я собрал готовый репозиторий где достаточно запустить скрпит, который всё сделает: ▫️ соберет релизный Python 3.14 в новый Docker-образ ▫️ запустит тесты в контейнере (GIL, NoGIL, MultiInterpreter) ▫️ распечатает результаты Тест очень простой, усложняйте сами) Вот какие результаты у меня: === Running ThreadPoolExecutor GIL ON TOTAL TIME: 45.48 seconds === Running ThreadPoolExecutor GIL OFF TOTAL TIME: 6.14 seconds === Running basic Thread GIL ON TOTAL TIME: 45.54 seconds === Running basic Thread GIL OFF TOTAL TIME: 4.74 seconds === Running with Multi Interpreter TOTAL TIME: 18.30 seconds Если сравнивать GIL и NoGIL, то на мои 32 ядра прирост х7-x10 (почему не х32? 🤷). При этом нам обещают что скорости будут расти с новыми релизами. Режим без GIL похож (визуально) на async, тоже параллельно, тоже не по порядку. Но это не IO! и от того некоторый диссонанс в голове 😵‍💫, нас учили не так! Интересно, что чистый Thread работает быстрей чем ThreadPoolExecutor без GIL. Ну и где-то плачет один адепт мульти-интерпретаторов😭 Теперь нужно искать где они могут пригодиться с такой-то скоростью. Скорее всего своя область применения найдется. Отдельно я затестил память и вот что вышло на 32 потока: ThreadPoolExecutor GIL ON 305.228 MB ThreadPoolExecutor GIL OFF 500.176 MB basic Thread GIL ON 90.668 MB basic Thread GIL OFF 472.444 MB with Multi Interpreter 1267.788 MB Пока не знаю как к этому относиться) В целом - радует направление развития! #release

Hashtags

Резултати

Пронајдени 2 слични објави

Пребарај: #mle

当前筛选 #mle清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2994 · 22.10.2025 г., 09:01

#Вакансия#Senior#MLE#DL Находимся в поиске Senior MLЕ Компания: highsky.io Мы осуществляем полный цикл работы над продуктом: от анализа бизнес-задачи до вывода в продакшен полноценного решения, также осуществляем поддержку и мониторинг работающих решений. Находимся в поиске MLE Чем предстоит заниматься: • разрабатывать MVP-решения для задач из различных областей (генерация текста / аудио, сбор данных, извлечение блокчейн данных) • проектировать и разрабатывать архитектуру решения задач, выбирать подходящие БД и другие инфраструктурные компоненты • проводить ресерч, тестировать SOTA алгоритмы и подходы для конкретной задачи, адаптировать существующие решения для конкретной задачи. Выводить в прод ML-модели • тестировать различные ML-модели, находить оптимальные гиперпараметры, дообучать модели Требования к кандидату: • Опыт работы от 5 лет; • Опыт коммерческой разработки с нуля; • Опыт в deep learning и анализе данных или машинном обучении • Сильные навыки разработки на python • Высшее образование в области компьютерных технологий / прикладной математики и (или) прикладной информатики; Будет плюсом: • ! Опыт с AI-агентами • Научные исследования по Computer Science • Призовые места в соревнованиях (kaggle, boosters), опыт участия в хакатонах • ШАД / Школа 21 Что мы предлагаем: • Участие в разработке динамично развивающегося продукта, работающего на рынке в реальном времени; • Справедливую заработную плату по результатам собеседования и вашей квалификации в вилке от 5.000$-9.000$; • Возможность прокачивать свою экспертизу за счет работы с топовыми коллегами и обучения в моменте; • Классный молодой коллектив профессионалов, заряженных на результат. Ценим порядочность, честность и открытость; • Возможность реализовывать смелые и амбициозные инициативы; • Горизонтальную структуру, отсутствие бюрократии и синдромов «больших начальников»; • Мы за результат, а не процесс. У всех наших сотрудников удобный график и полностью удаленная работа. Если увидел в этом описании себя - скорее откликайся, чтобы стать частью нашей команды! Контакт: @dybovanya

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2244 · 02.08.2024 г., 18:03

#вакансия#Москва#senior#mlops#ml#llmops#devops#mle Мы - международная компания, лаборатория продуктов, где мы стремится стать лидерами в области VR/XR, web3, машинного обучения и нейронных сетей. Компания разрабатывает и внедряет революционные решения, устанавливая новые стандарты и вдохновляя на достижение невозможного в области информационных технологий. Наша команда - это открытый, заряженный и молодой коллектив, который приветствует инновационные идеи и поддерживает инициативу и творчество наших сотрудников. Один из приоритетных продуктов нашей компании - внутренний стартап GenAI (на ранней стадии), в который сейчас ищем Senior ML Ops. Мы запускаем целую линейку инновационных продуктов (B2B, B2C сервисы полностью на основе ИИ), которые уже влияют на эволюцию генеративного ИИ в мире. Какие задачи вас ждут: - Разработка с нуля MLOps для задач генерации аудиоконтента, генерации видеоконтента, исполнения LLM: среды разработки, тестирования, инференса и мониторинга моделей в различных режимах (Batch, Streaming) и использования ресурсов (CPU, GPU); Deploy моделей в продакшн; - Внедрение инструментов отслеживания жизненного цикла моделей и версионирования модельных артефактов (ClearML, MLFlow, DVC и т.п.); - Развитие LLMOps-практик (эффективный инференс LLM, Diffusion Models). Мы ждем, что вы: - Имеете опыт работы в качестве DevOps/MLOps/MLE -Engineer не менее 2 лет; - Имеете опыт работы с k8s, уметь разрабатывать и поддерживать сервисы в этой среде; - Имеете опыт разработки высоконагруженных сервисов; - Имеете опыт развертывания и использования MLOps инструментов (ClearML, DVC, MLflow и т.п.); - Имеете опыт выстраивания CI/CD; - Имеете опыт деплоя моделей в формате ONNX; - Знаете принципов организации распределеаюнных информационных систем и баз данных. Что мы предлагаем: - Вилка: 4k$ - 5k$ - Сильная команда, с которой можно расти; - Работа над задачами, которые до вас никто не решал; - Возможность присоединится в компанию у самых ее истоков; - Офис в Москва Сити; - Гибкое начало рабочего дня (до 10:00); - Sick days; - Медицинская страховка; - Реферальная программа. По всем вопросам обращайтесь к @IraRozhnova