🔥️️️️ 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/
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
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.
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.
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.
@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
Запустить скрипт с профилированием:
Подключиться к уже работающему процессу по PID:
Можно даже наблюдать за результатами в реальном времени:
Tachyon умеет строить flamegraph и HTML-тепловые карты исходников, подсвечивая строки, на которых программа проводит больше всего времени.
Например, получить flamegraph можно так:
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
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
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/
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