Python/ django
58.2K subscribers
2.61K photos
201 videos
48 files
3.34K links
по всем вопросам @workakkk

@itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы

@ai_machinelearning_big_data -ML

@ArtificialIntelligencedl -AI

@datascienceiot - 📚

@pythonlbooks

РКН: clck.ru/3FmxmM
Download Telegram
🔥️️️️ Черная пятница на STEPIK - 55% процентов на курс Вайбкодинг в разработке: от генерации кода до production

ИИ ускоряет написание кода, но ошибки, уязвимости и проверка результата по-прежнему остаются задачей разработчика.

На Stepik вышел практический курс, посвящённый работе с ИИ в реальных проектах.

В программе: работа с ИИ-агентами, архитектура, Python, тестирование, Code Review, SQL, безопасность, CI/CD, отладка и релиз.

Внутри:
- 49 уроков
- 210 тестов
- 53 практические задачи
- 9 модулей

Пройти курс: https://stepik.org/course/296720/
❤6👍3🔥3🎉1
Forwarded from Machinelearning
🌟 Zyphra опубликовала компактную TTS-модель

ZONOS3-Mini синтезирует речь и клонирует голос по образцу, рассчитана на использование в реальном времени на телефонах, ноутбуках и браузере.

Модель копирует голос по записи длиной до минуты, но также можно собрать новый, задав возраст, акцент и тембр. Эмоции, темп и подачу можно настраивать вплоть до отдельных слов.

Поддерживается девять языков, среди них английский, китайский, японский, немецкий, испанский и французский, русского нет.

🟡Архитектура

Под капотом MoE на 800 млн общих при 100 млн активных параметров, где из 64 экспертов на каждом шаге включаются два.

Из 11 слоёв девять построены на Gated DeltaNet и два на обычном глобальном внимании.

Звук кодирует собственный кодек ZAC-1 с частотой 15 кадров в секунду.

🟡Тесты
Задержка до первого звука в браузере на Pixel 9 меньше 570 мс, на MacBook Air с M3 меньше 150 мс, а на одной H100 при восьми одновременных запросах в среднем 80 мс.

Пиковая выработка на той же H100 - 457 секунд звука за секунду.

По внутреннему бенчмарку ZTTS2-Eval, новинка занимает первое место среди открытых моделей, за ней идут Fish S2 Pro и MOSS TTS v1.5.

Модель запускается в браузере через WebGPU, классическим путём с SGLang и vLLM, на Mac через MLX и на обычных процессорах через ggml.

По API в облаке Zyphra Inference она стоит 10 долларов за мегабайт текста, лимиты - один запрос за раз и 100 генераций в сутки.


📌Лицензирование: Apache 2.0


🟡Блогпост
🟡Веса
🟡Демо
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #TTS #ZONOS3 #Zyphra
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3🎉3👍2
В Python 3.15 появился профилировщик, который можно подключить к уже работающему процессу

Tachyon - новый статистический профилировщик в стандартной библиотеке Python. Устанавливать сторонние пакеты не нужно.

В отличие от cProfile, он периодически снимает снимки стека вызовов и по ним оценивает, где программа тратит больше всего времени. Накладные расходы при этом очень небольшие.

Запустить скрипт с профилированием:


python -m profiling.sampling run app.py


Подключиться к уже работающему процессу по PID:


python -m profiling.sampling attach 12345


Можно даже наблюдать за результатами в реальном времени:


python -m profiling.sampling attach --live 12345


Tachyon умеет строить flamegraph и HTML-тепловые карты исходников, подсвечивая строки, на которых программа проводит больше всего времени.

Например, получить flamegraph можно так:


python -m profiling.sampling run --flamegraph app.py


Ещё одна полезная возможность - сохранить профиль в бинарном формате, а потом строить из него разные отчёты без повторного запуска программы.

Есть ограничения. Tachyon не подходит для микробенчмарков, точного подсчёта вызовов и измерения разницы производительности в 1–2%. Для этого лучше использовать timeit или трассирующие профилировщики.

Зато для поиска узких мест в долго работающих Python-сервисах инструмент весьма удобный. При подключении к чужому процессу могут потребоваться повышенные права.

https://mathspp.com/blog/tachyon-sampling-profiling-in-python
👍6❤3🔥1
4 800 аккаунтов и 61 764 репозитория. Что произошло на GitHub

10 ноября началась кампания по краже секретов из GitHub Actions. По данным Aikido Security, атакующие использовали 4 837 скомпрометированных аккаунтов, чтобы проверить доступ к 61 764 репозиториям.

Следы запуска вредоносного кода исследователи обнаружили как минимум в 1 800 репозиториях. Целью были секреты CI/CD, в том числе токены и ключи доступа к облачным сервисам. Сколько секретов удалось похитить, пока неизвестно.

https://labs.cloudsecurityalliance.org/research/csa-research-note-wfx-github-ci-secret-stealer-20261112-csa/
👍3😢3🔥2❤1