У меня была веселая история с бромацетофеноном (это почти как хлор, только бром :-) ). Преподаватель на практикуме по органике, судя по всему, меня очень «полюбила» и дала задание сделать это вещество (оно нужно было ей для фосфониевых солей, если мне память не изменяет). Я сделал, все было нормально, но на следующей после практикума паре я начал испытывать дичайшее жжение кожи лица. Пошел в факультетский медпункт, где на мое появление сделали круглые глаза и сказали — мы вообще не знаем что делать при этом. Вот у нас йод, зеленка… больше ничего не умеем. Пошел, начал интенсивно умываться, через час само прошло.
Через неделю тот же синтез. Принимаю беспрецедентные меры безопасности (ну то есть одел перчатки и слегка опустил створку тяги), заканчиваю… вроде все нормально идет, и на следующей паре снова испытываю весь спектр ощущений. Иду умываюсь с полчаса — проходит.
В общем мораль — в медпункте, даже при химическом факультете, вас не проконсультируют и не окажут помощь даже при простейшем случае. Второй раз я в этом убедился когда в глаз попал ацетонитрил из хроматографа под давлением… Пока я бегал кругами и промывал глаз, шеф листал справочник по токсическому действию растворителей а сотрудники пытались найти медпункт в одном из крупнейших институтов РАН. Выяснилось — что в институте медпункта просто нет. Ситуацию спасла частная клиника каким-то образом умудрившаяся получить площади на территории института.
Скажу честно — не знаю, я тоже придерживаюсь мнения что статическая типизация лучше во всех отношениях, но к сожалению она непопулярна в сообществе анализа данных.
вы часто упираетесь в производительность питона? любопытно, в каких задачах?
Очень часто. В любой вычислителной задаче напрямую питон применять нельзя, провал по скорости будет в тысячи раз. При этом питон — самый популярный язык для анализа данных, машинного обучения и нейросетей. Он даже используется для вычислительного моделирования
Парадокс?
Дело в том, что чистый питон никто не использует для этих целей. Используются фреймворки написанные на C (+CUDA) или фортране, которые предоставляют интерфейсы для тензорных операций (numpy, cupy, для нейросетей Chainer, pyTorch, Tensorflow). Вычислительный алгоритм нужно переработать в набор тензорных операций, тогда производительность будет сравнима с решениями на C. Но истинная боль начинается если вы не можете какие-то части представить в виде тензорных операций…
Это напоминает строительство дома из панельных блоков — пока вы хотите что-то стандартное, все идет легко, сделать что-то нестандартное можно только при помощи хаков и ухищрений.
Создатели Julia собирались решить эту проблему, чтобы было возможно комбинировать прямое итерирование по циклам например с высокоуровненвыми тензорными операциями.
А чего крутого в «Каспийском монстре»? Поставили кучу прожорливых движков, наобещали военным что «ща все будет» (о топливной экономичности, понятно, речи вообще не шло), в итоге даже в военке проект провалился.
Вообще, вы уверены что стиль разработки военных это то, к чему нужно стремиться?
В этом плане сайт который делался два года, но работает, приносит пользу и пользователям и создателям — это гораздо более крутая штука
Если сравнивать, то с «Ракетой» — очень хорошая вещь, но никак не нафиг никому не здавшийся экраноплан
Конечно включает.
221 мегабайт запакованный размер самой маленькой языковой модели с 117 миллионами параметров.
Вообще тема далеко не новая, для сжатия с потерями нейросети используются очень и очень давно. Здесь интересно, что сделано сжатие без потерь. Ну плюс трансформер, да, это очень мощная модель.
Меня больше смущает скорость работы, хоть автор и говорит что " is quite fast." — quite может быть весьма расплывчатым понятием для трансформера применяющегося на CPU
Интересно, что теория групп и ее приложения к симметрии активнее всего изучаются… химиками. Потому-что надо работать с симметрией молекул и кристаллов. Если интересует научно-популярное объяснение теории симметрии я могу порекомендовать книгу супругов Харгиттаи «Симметрия глазами химика».
и самое главное, нет понимания того в какую ж… глубокую пропасть нас заведет карантин и сколько жизней будет потеряно из-за сопутствующих последствий включая недофинансирование медицины, суициды и т.п. Маску надо отдать должное за политическое мужество, высказывать подобные мысли сейчас крайне опасно для публичного лица.
Ну… наверное тем, что весьма непопулярен. Я не говорю, что именно snap — это идеал, я про то, внедрение именно бинарного распространения пакетов способно вытащить нас из ада зависимостей. Snap достаточно прост и популярен, поэтому разработчики, скорее всего выберут его.
Вот apt очень любит ломаться до состояния «ой, всё» («The following packages have unmet dependencies») — и после этого начинается развлечение, дорогой юзер, найди пожалуйста сломаный пакет и вручную разрули его зависимости и пока ты это не сделаешь, я вообще работать не буду.
В этом смысле snap гораздо более устойчив
научный софт != софт для всяких станков. Софт для станков ставится один раз на конкретную машину. А научный софит — это огромное количество разного кода написанного авторами «для публикации» (как приложение к опубликованной статье), как правило не очень высокого качества, и плохо поддерживаемого. Типичный пример из области химии, для проведения рассчетов часто попробовать штук 10 различных тулзов разной степени готовности — от кода который не собирается никогда (и автор про это в курсе, но ему влом править) до хороших инструментов, но поставить которые тоже то еще развлечение. Авторы научного кода, если это не высококлассный пакет, вообще не будут заморачиваться с поодержкой deb, rpm, exe и т.п.. Snap, Conda и Docker (чаще Singularity) здесь просто путь из ада.
Ну теперь разработчики научного софта имеют возможность запаковать бинарники в snap пакет и не создавать головную боль ни себе ни пользователям. Да, вы правы, докер и сингулярити сделал большое дело в плане удобства и воспроизводимости научного кода, я полагаю что snap будет просто удобнее для десктопа.
Я проголосую за snap, когда занимаешься научной деятельностью и постоянно приходится собирать непонятный код для вычилсений куча времени тратится на «ой блин, эта прога не видит либу потому, что в вашем дистре она названа .xz.5.0.0.1 а должна xzz.5.0.0.1» Честно говоря, мечтал о подобном механизме с 2005 года, когда впервые встретился с Linux. Рабочее время даже научного сотрудника дорого, и значительно дороже диска за 100$
Через неделю тот же синтез. Принимаю беспрецедентные меры безопасности (ну то есть одел перчатки и слегка опустил створку тяги), заканчиваю… вроде все нормально идет, и на следующей паре снова испытываю весь спектр ощущений. Иду умываюсь с полчаса — проходит.
В общем мораль — в медпункте, даже при химическом факультете, вас не проконсультируют и не окажут помощь даже при простейшем случае. Второй раз я в этом убедился когда в глаз попал ацетонитрил из хроматографа под давлением… Пока я бегал кругами и промывал глаз, шеф листал справочник по токсическому действию растворителей а сотрудники пытались найти медпункт в одном из крупнейших институтов РАН. Выяснилось — что в институте медпункта просто нет. Ситуацию спасла частная клиника каким-то образом умудрившаяся получить площади на территории института.
Очень часто. В любой вычислителной задаче напрямую питон применять нельзя, провал по скорости будет в тысячи раз. При этом питон — самый популярный язык для анализа данных, машинного обучения и нейросетей. Он даже используется для вычислительного моделирования
Парадокс?
Дело в том, что чистый питон никто не использует для этих целей. Используются фреймворки написанные на C (+CUDA) или фортране, которые предоставляют интерфейсы для тензорных операций (numpy, cupy, для нейросетей Chainer, pyTorch, Tensorflow). Вычислительный алгоритм нужно переработать в набор тензорных операций, тогда производительность будет сравнима с решениями на C. Но истинная боль начинается если вы не можете какие-то части представить в виде тензорных операций…
Это напоминает строительство дома из панельных блоков — пока вы хотите что-то стандартное, все идет легко, сделать что-то нестандартное можно только при помощи хаков и ухищрений.
Создатели Julia собирались решить эту проблему, чтобы было возможно комбинировать прямое итерирование по циклам например с высокоуровненвыми тензорными операциями.
Вообще, вы уверены что стиль разработки военных это то, к чему нужно стремиться?
В этом плане сайт который делался два года, но работает, приносит пользу и пользователям и создателям — это гораздо более крутая штука
Если сравнивать, то с «Ракетой» — очень хорошая вещь, но никак не
нафиг никому не здавшийсяэкраноплан221 мегабайт запакованный размер самой маленькой языковой модели с 117 миллионами параметров.
Вообще тема далеко не новая, для сжатия с потерями нейросети используются очень и очень давно. Здесь интересно, что сделано сжатие без потерь. Ну плюс трансформер, да, это очень мощная модель.
Меня больше смущает скорость работы, хоть автор и говорит что " is quite fast." — quite может быть весьма расплывчатым понятием для трансформера применяющегося на CPU
а можно наоборот? в связи с тем, что это место особенно опасно, на него скидка 50%
2/4.
В этом смысле snap гораздо более устойчив
Хм… это точно!