Cython acelera código Python para machine learning em até 80x
São Paulo — InkDesign News — A utilização do Cython se destaca como uma solução eficaz no campo de machine learning para acelerar a execução de códigos em Python, frequentemente considerado lento em tarefas computacionais intensivas.
Arquitetura de modelo
O Cython é um superconjunto de Python que visa oferecer desempenho similar ao C, convertendo códigos Python em código C, o que permite a compilação em bibliotecas compartilhadas. Isso proporciona os benefícios de desempenho do C, mantendo a legibilidade do Python. Segundo um estudo recente, a metodologia de uso do Cython requer mudanças claras no código, no entanto, os ganhos de desempenho superam as dificuldades iniciais.
“Com um pouco de esforço, você pode obter incríveis melhorias de desempenho em seus tempos de execução, mesmo utilizando bibliotecas numéricas rápidas como o NumPy.”
(“With a little effort, you can achieve incredible performance improvements to your run times over using regular Python, even when using fast numerical libraries such as NumPy.”)— Autor, Especialista em Data Science
Treinamento e otimização
A implementação do Cython é feita em um ambiente de desenvolvimento, onde o programador deve seguir um plano de quatro etapas. Isso inclui a definição de tipos de funções, utilizando o comando cdef para variáveis e integrando funções da biblioteca padrão C. Em um benchmark, uma função Python, ao ser convertida em Cython, demonstrou uma melhoria de mais de 80 vezes na execução.
“O tempo de execução do código Cython foi impressionante, alcançando uma redução de 80 vezes em comparação com o código base em Python.”
(“The runtime of the above Cython code was impressive, achieving an over 80x speed-up compared to the baseline Python code.”)— Autor, Especialista em Data Science
Resultados e métricas
Testes adicionais com o algoritmo de Monte Carlo para estimativa de pi revelaram uma melhoria de 10 vezes no desempenho ao utilizar Cython em comparação com o código tradicional. O tempo de execução foi reduzido drasticamente, passando de 20,67 segundos para aproximadamente 2 segundos. Essa eficiência pode ser traduzida em aplicações práticas, como algoritmos de otimização e processamento de imagens.
Além disso, a implementação do Cython para operações de convolução em imagens demonstrou ser cerca de 25 vezes mais rápida. Isso pode beneficiar setores que demandam processamento intensivo de imagens, como visão computacional e análise de dados, abrindo novos caminhos para pesquisas futuras.
Em suma, a adoção de bibliotecas como Cython no campo de machine learning não só melhora a eficiência computacional, mas também impulsiona inovações em aplicações práticas, tornandos as tarefas mais rápidas e acessíveis a um espectro mais amplo de desenvolvedores.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
