Pythonコードのパフォーマンス最適化の総合ガイド Pythonは動的型付けのインタープリタ言語として、Cのような静的型付けのコンパイル言語と比較すると、実行速度が遅い場合があります。しかし、特定の技術と戦略を通じて、Pythonコードのパフォーマンスを大幅に向上させることができます。 この記事では、Pythonコードを最適化して、より高速かつ効率的に実行させる方法を探ります。Pythonのtimeitモジュールを利用して、コードの実行時間を正確に測定します。 注意: デフォルトでは、timeitモジュールはコードの実行を100万回繰り返して、測定結果の精度と安定性を確保します。 def print_hi(name): print(f'Hi, {name}') if __name__ == '__main__': # print_hi('leapcell')メソッドを実行する t = t
こんにちは AIチームの戸田です 近年、自然言語処理タスクにおいて、BERTを始めとするTransformerをベースとした事前学習モデルを感情分類や質問応答などの下流のタスクでfine-tuningする手法が一般的になっています huggingfaceのTransformersなど、事前学習モデルを簡単に使うことのできるライブラリもありますが、Kaggleなどのコンペティションで上位に入るには素のモデルのままでは難しく、ヘッダや損失関数などの工夫などが必要です 本記事では私がKaggleのコンペティションに参加して得た、事前学習モデルのfine-tuningのTipsを共有させていただきます 書きたい内容が多くなってしまったので、今回は学習の効率化について、次回精度改善について、と２回に分けて書かせていただきます 事前準備 学習データとして、先日終了したKaggleのコンペティション、C
こんにちは、カナダに来て1年弱ですが、いまだに"how are you?"にアイムファインセンキューと返してしまう全然英語が上達してない聖賢です。 インフラエンジニアならみんな大好きtopコマンド、おそらくビヨンドの中ではサーバ運用の中で最初に覚えるコマンドじゃないでしょうか。 実は結構奥が深いコマンドでいろんなことができるので、これまでドヤ顔で「こんなこともできるんやで」と上司の威厳、、、もとい先輩としての経験を後進に伝えていたのですが私も最近になって初めて知った超便利な使い方を紹介したいと思います。 ちょっと長いですがお付き合いください。 普通にtopコマンドを実行すると以下のような画面が表示されます 結構これだけでもサーバ運用には重要な情報が詰まっているのですが、topコマンドの見方などは他でも色々と紹介されていると思うので今回は割愛します 今回はこのtopコマンドの表示を最終的にこ
SQLのチューニング方法 昔Qiitaで書いたものをzennにうつして、若干の修正、追加をしてみました。 ORACLEでの経験を元に書いていますがコストベースのリレーショナルデータべースなら大体共通の考え方だと思うので他にも使えると思います。 SQLのチューニングといえば比較的容易に済むインデックスをとりあえず作成する。といった対応を取られがちですが、数万レコード程度でのデータ量ではあまり効き目がなく（自分の経験則）、どちらかといえば、結合順が大幅に狂ってたりすることが原因のことが多かったりします。よって本当にインデックスがないことが原因なのか？を熟考する必要があります。（例えばID以外のフラグとかコードに単項目indexを貼ってるのもみたことがあります。怖いけど実話） また、インデックスを作りすぎるとオプティマイザが狂いやすくなって他のSQLにも悪影響を及ぼしたりするので結構熟慮して追加
pandas でそこそこ大きいデータを扱う場合、その処理速度が気になってくる。公式ドキュメントではパフォーマンス向上のために Cython や Numba を使う方法を記載している。 Enhancing Performance — pandas 0.16.2 documentation が、軽く試したいだけなのに わざわざ Cythonや Numba を使うのは手間だし、かといってあまりに遅いのも嫌だ。そんなとき、pandas 本来のパフォーマンスをできるだけ維持するためのポイントを整理したい。 pandas に限らず、パフォーマンス改善の際にはボトルネックの箇所によってとるべき対策は異なる。pandas では速度向上/エッジケース処理のために データの型や条件によって内部で処理を細かく分けており、常にこうすれば速くなる！ という方法を出すのは難しい。以下はこの前提のうえで、内部実装からみ
2019年3月19日、Data Engineering Meetupが主催するイベント「Data Engineering Meetup #1」が開催されました。データの収集や管理、処理、可視化など、データエンジニアリングに関する技術の情報を共有する本イベント。データエンジニアリングの最前線で活躍するエンジニアたちが集い、自身の知見を共有します。プレゼンテーション「Deep Dive into Spark SQL with Advanced Performance Tuning」に登壇したのは、Databricks Inc.の上新卓也氏。講演資料はこちら Optimizer 上新卓也氏：これでLogical Planにキャッシュを使うプランが含まれてきたので、その次の処理としてはOptimizerですね。 これは今までプランの書き換えなどはやってこなかったんですが、ここからプランをガシガシと
記事中に間違いがありました。数倍も速くはなりませんでした。確か 1.0X ～ 1.1 倍程度の高速化は得られましたがびっくりするほどの物ではありませんでした。すみません。 そろそろ Go1.7 がリリースされるそうですが、皆さん如何お過ごしですか。Go 界隈の波平こと mattn ですこんにちわ。ﾊﾞｶﾓｰ(略 Go1.7 ではコンパイラの最適化が行われ、ビルド速度がかなり短縮される様になりました。毎日ビルドしてる僕としては非常に嬉しい機能改善ですね。 さてとてもキャッチ―なタイトルで釣ってしまった訳ですが、気にしたら負けなのでどんどん話を進めます。 var t [256]byte func f(b *[16]byte) { for i, v := range b { b[i] = t[v] } } 例えばこのコードを見て下さい。このコードはココから拝借しました。issue の内容はスコー
ハイパフォーマンスを目指すにあたって誰もが知っておきたい基本的なところをまとめました。
MySQLのEXPLAINを徹底解説!!
以前、MySQLを高速化する10の方法という投稿で「EXPLAINの見方についてはいずれ解説しようと思う」と書いてしまったので、今日はその公約？を果たそうと思う。 MySQLのチューニングで最も大切なのは、クエリとスキーマの最適化である。スキーマの設計は一度決めてしまうとそのテーブルを利用する全てのクエリに影響してしまうためなかなか変更することは出来ないが、クエリはそのクエリだけを書き直せば良いので変更の敷居は低い。そして遅いクエリをなくすことは、性能を大幅に向上させるための最も有効な手段である。従って、アプリケーションの性能を向上させたいなら、まず最初にクエリのチューニングを検討するべきなのである。 最適化するべきクエリはスロークエリログやクエリアナライザで見付けられるが、ではそのようなクエリが見つかった場合にはどのように最適化すればいいのか？そのためにはまず現在どのようにクエリが実行さ
2. 2 Who am I ? • 名前 – 松尾康博 ( @understeer ) • 所属 – アマゾンデータサービスジャパン株式会社 – ソリューションアーキテクト – ビッグデータ、製造業HPCのお客様を担当 • 経歴 – 九州大学でスパコンの効率化研究 – SIerで 分散キューの開発・導入、分散処理研究 – Web系スタートアップCTO – SIerで仮想化基盤の研究・導入・運用 – 現職 4. 4 TL;DR だいたいはここ読めばOK • (PFC306) Performance Tuning Amazon EC2 Instances | AWS re:Invent 2014 – http://www.slideshare.net/AmazonWebServices/pfc3 06-performance-tuning-amazon-ec2-instances-aws- r
Ravi SaiveLast Updated: October 6, 2023 Read Time: 8 minsCategories Monitoring Tools 13 Comments If you’re working as a Linux/Unix system administrator, sure you know that you must have useful monitoring tools to monitor your system performance. As monitoring tools are very important in the job of a system administrator or a server webmaster, it’s the best way to keep an eye on what’s going on ins
ZenClerkが月間10億PVを支えるまでの 過程で経験したアンチパターンを紹介
Nginxチューニング nginx最大限にスピードを出すために、設定パラメーターをチュニングしました。 nginx設定例 user www-data; pid /var/run/nginx.pid; worker_processes auto; worker_rlimit_nofile 100000; proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr; proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for; events { worker_connections 2048; multi_accept on; use epoll; } http { server_tokens off; sendfile on; tcp_nopush on; tcp_nodelay on; access_log o
内容 FROM 句のテーブルの順番と、MySQL がテーブルをJOIN する順番は別 STRAIGHT_JOIN と eq_ref, ref eq_ref になるようにするために JOIN 条件の書き方 STRAIGHT_JOIN をいつ使うか 今回の検証に用いたMySQL は4.0.26。また、例として、以下のテーブルを用いる。(テーブルは、「逆算式SQL教科書」のもの) [study]> SHOW FIELDS FROM uriage; +-------------+---------+------+-----+---------+----------------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +-------------+---------+------+-----+---------+---------------
PostgreSQLを遅くしている犯人はどこだ？：Linuxトラブルシューティング探偵団（3）（1/3 ページ） NTTグループの各社で鳴らした俺たちLinuxトラブルシューティング探偵団は、各社で培ったOSS関連技術を手に、NTT OSSセンタに集められた。普段は基本的にNTTグループのみを相手に活動しているが、それだけで終わる俺たちじゃあない。引き続きOSSに関するトラブルの解決過程を＠ITで連載していくぜ。 ソースコードさえあればどんなトラブルでも解決する命知らず、不可能を可能にし、多くのバグを粉砕する、俺たちLinuxトラブルシューティング探偵団！ 助けを借りたいときは、いつでもいってくれ！ OS：高田哲生 俺はリーダー、高田哲生。Linuxの達人。俺のようにソースコードレベルでOSを理解している人間でなければ、百戦錬磨のLinuxトラブルシューティング探偵団のリーダーは務まらん。
なぜ SQL_CALC_FOUND_ROWS や LIMIT OFFSET のページングが良く無いのか ここ最近の大規模サービス関連したデータページング考です。 mysql 5.5.34 で試して記事書いてます。 bigdata テーブルは id BIGINT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT, PRIMARY KEY (id) なカラムがある前提です。もちろん InnoDB です。 2014年なんだからCOUNT(*)とかSQL_CALC_FOUND_ROWSとかLIMIT OFFSETのページングはやめようぜ - Togetterまとめが発端にみえるけど、わりと昔から話されてる事なんだけど、「nippondanji SQL_CALC_FOUND_ROWS」でググっても有用な情報ないし文書化されてないからしとく。 ページング処理で使われがちな機能です。 S
Webサービスを開発/運用してるモンとしては、いろんなWebサービスを触ってみなきゃアカンってことで、アメリカの若モンに大人気ってふれこみのsnapchatに登録してみた。これでリア充の仲間入りやと思ったが、snapchat友達が同僚二人しかいないうえに、利用シーンがあまり思い浮かばないww オジサン困っちゃいました。画像とか送信できるんだけど、数秒で消えるの。むしろそこがウリっていうね。どうやって遊ぼうか…。 2月はブログ書かなかったなーと思ったのでMySQL小ネタ。世間的にも自分的にも真新しくもなんともないTipsです。 innotopで集計 実は以前、Qiitaに書いたので↓をば。。。 http://qiita.com/la_luna_azul/items/505ca441b8c8e6a87aaa 流れるクエリ、ロックの状況、トランザクション(show engine innodb s
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