پایتون | Data Science | Machine Learning
◀️اینجا با تمرین و چالش با هم پایتون رو یاد می گیریم ⏮بانک اطلاعاتی پایتون پروژه / code/ cheat sheet +ویدیوهای آموزشی +کتابهای پایتون تبلیغات: @alloadv 🔁ادمین : @maryam3771
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram پایتون | Data Science | Machine Learning
El canal پایتون | Data Science | Machine Learning (@python4all_pro) en el segmento lingüístico de Farsi es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 24 711 suscriptores, ocupando la posición 5 541 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 13 702 en la región Irán.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 24 711 suscriptores.
Según los últimos datos del 13 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 1 550, y en las últimas 24 horas de 30, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 4.19%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 2.37% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 034 visualizaciones. En el primer día suele acumular 586 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 3.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como مصنوعی, دنیا, آموزش, پایتون, وبینار.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“◀️اینجا با تمرین و چالش با هم پایتون رو یاد می گیریم
⏮بانک اطلاعاتی پایتون
پروژه / code/ cheat sheet
+ویدیوهای آموزشی
+کتابهای پایتون
تبلیغات:
@alloadv
🔁ادمین :
@maryam3771”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 14 junio, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.
import gc
import time
def clear_memory():
# Delete variables if they exist in the current global scope
if "inputs" in globals():
del globals()["inputs"]
if "model" in globals():
del globals()["model"]
if "processor" in globals():
del globals()["processor"]
if "trainer" in globals():
del globals()["trainer"]
if "peft_model" in globals():
del globals()["peft_model"]
if "bnb_config" in globals():
del globals()["bnb_config"]
time.sleep(2)
# Garbage collection and clearing CUDA memory
gc.collect()
time.sleep(2)
torch.cuda.empty_cache()
torch.cuda.synchronize()
time.sleep(2)
gc.collect()
time.sleep(2)
print(f"GPU allocated memory: {torch.cuda.memory_allocated() / 1024**3:.2f} GB")
print(f"GPU reserved memory: {torch.cuda.memory_reserved() / 1024**3:.2f} GB")
clear_memory()
🆔 @Python4all_pro
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