PYTHON_JOB_INTERVIEW Telegram 1183
NVIDIA показала 7 простых «приемов» на Python, которые мгновенно ускоряют Data Science-пайплайны — без переписывания кода.

🔹 В чём идея?

Многие привычные библиотеки (pandas, NumPy, scikit-learn) можно заменить их GPU-версией, сохранив API.

Это даёт прирост скорости в десятки раз.

🟠 Drop-in замены в коде:
- pandas%load_ext cudf.pandas
- polars.collect(engine="gpu")
- scikit-learn%load_ext cuml.accel
- xgboostdevice="cuda"
- umap%load_ext cuml.accel
- hdbscan%load_ext cuml.accel
- networkx%env NX_CUGRAPH_AUTOCONFIG=True

🚀 Плюсы:
- Минимальные изменения кода (API почти идентичен).
- GPU-ускорение: от 10х до 100х быстрее на больших данных.
- Отлично подходит для ETL, ML и обработки сигналов.

Если ты работаешь с большими данными в Python, достаточно «заменить импорт» и получить колоссальный прирост скорости без боли и переписывания кода.

🚀 Подробнее: developer.nvidia.com/blog/7-drop-in-replacements-to-instantly-speed-up-your-python-data-science-workflows

@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
9👍3🔥2



tgoop.com/python_job_interview/1183
Create:
Last Update:

NVIDIA показала 7 простых «приемов» на Python, которые мгновенно ускоряют Data Science-пайплайны — без переписывания кода.

🔹 В чём идея?

Многие привычные библиотеки (pandas, NumPy, scikit-learn) можно заменить их GPU-версией, сохранив API.

Это даёт прирост скорости в десятки раз.

🟠 Drop-in замены в коде:
- pandas%load_ext cudf.pandas
- polars.collect(engine="gpu")
- scikit-learn%load_ext cuml.accel
- xgboostdevice="cuda"
- umap%load_ext cuml.accel
- hdbscan%load_ext cuml.accel
- networkx%env NX_CUGRAPH_AUTOCONFIG=True

🚀 Плюсы:
- Минимальные изменения кода (API почти идентичен).
- GPU-ускорение: от 10х до 100х быстрее на больших данных.
- Отлично подходит для ETL, ML и обработки сигналов.

Если ты работаешь с большими данными в Python, достаточно «заменить импорт» и получить колоссальный прирост скорости без боли и переписывания кода.

🚀 Подробнее: developer.nvidia.com/blog/7-drop-in-replacements-to-instantly-speed-up-your-python-data-science-workflows

@data_analysis_ml

BY Python вопросы с собеседований











Share with your friend now:
tgoop.com/python_job_interview/1183

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

In 2018, Telegram’s audience reached 200 million people, with 500,000 new users joining the messenger every day. It was launched for iOS on 14 August 2013 and Android on 20 October 2013. With Bitcoin down 30% in the past week, some crypto traders have taken to Telegram to “voice” their feelings. Developing social channels based on exchanging a single message isn’t exactly new, of course. Back in 2014, the “Yo” app was launched with the sole purpose of enabling users to send each other the greeting “Yo.” Informative Ng was convicted in April for conspiracy to incite a riot, public nuisance, arson, criminal damage, manufacturing of explosives, administering poison and wounding with intent to do grievous bodily harm between October 2019 and June 2020.
from us


Telegram Python вопросы с собеседований
FROM American