Python

لقد أصبحت لينكس نظام التشغيل الافتراضي لمحترفي العلوم البياناتية، حيث توفر مرونة لا تُقاوم، أداءً متميزًا، ونظامًا غنيًا من الأدوات.

البنية النظيفة غيرت طريقة مطوري البرمجيات في بناء تطبيقات قابلة للتوسع والصيانة من خلال التركيز على فصل المهام وإدارة الاعتماديات.

FLUX.1-dev هو نموذج قوي لتحويل النص إلى صورة ينتج نتائج مذهلة، ولكن متطلباته من الذاكرة البالغة 24 جيجابايت أو أكثر تجعله تحديًا لتشغيله على العديد من الأنظمة. تكميم GGUF لـ FLUX.1-dev يقدم حلًا، حيث يقلل من استخدام الذاكرة بنسبة تصل إلى 50% مع الحفاظ على جودة الصورة الممتازة.

لقد أطلقت مختبرات Black Forest FLUX.1-Kontext-dev، نموذج ذكاء اصطناعي متقدم لتحويل الصور من خلال استخدام تعليمات نصية.

تحسين التوكنات هو المهارة الأساسية التي تميز التطبيقات الفعالة من حيث التكلفة بالتطبيقات التجريبية التي تستهلك الميزانية.

AWS Kinesis أصبح ركيزة أساسية في بناء العمليات المعمارية الحديثة القائمة على الأحداث، مما يتيح معالجة البيانات في الوقت الفعلي بحجم كبير مع أقل مسؤولية تشغيلية.

اختبار الوحدات يضمن أن كود بايثون الخاص بك يعمل بشكل صحيح ويستمر في العمل مع تطور مشروعك. هذا الدليل الشامل يغطي كل ما تحتاج معرفته حول اختبار الوحدات في بايثون، من المفاهيم الأساسية إلى التقنيات المتقدمة.

بروتوكول سياق النموذج (MCP) يُحدث طريقة تفاعل مساعدي الذكاء الاصطناعي مع مصادر البيانات الخارجية والأدوات. في هذا الدليل، سنستعرض كيفية بناء خوادم MCP في Python، مع أمثلة تركز على قدرات البحث عبر الإنترنت والتنقيب.

تحويل HTML إلى Markdown هو مهمة أساسية في تدفقات العمل الحديثة، خاصة عند إعداد محتوى الويب للنماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)، ونظامي الوثائق أو المولّدات الثابتة مثل Hugo.

يواجه المطورون غالبًا مشكلة “يعمل على جهازي” بسبب اختلافات في الاعتماديات، إصدارات الأدوات، أو اختلافات أنظمة التشغيل. الحاويات التطويرية في Visual Studio Code (VS Code) تحل هذه المشكلة بشكل أنيق — من خلال السماح لك بالتطوير داخل بيئة مُحاوية تم تكوينها خصيصًا لمشروعك.

هنا لدينا مثال لـ Lambda في Python لمعالجة رسالة SQS + واجهة برمجة تطبيقات REST مع حماية مفتاح API + Terraform نسخة قابلة للنشر لتشغيلها بدون خادم.

في هذا المقال، سنستكشف طريقتين لربط تطبيقك Python مع Ollama: 1. عبر HTTP REST API; 2. عبر المكتبة الرسمية لـ Ollama لـ Python.

هنا مقارنة دعم جانبي بين الإخراج المهيكل (الحصول على JSON موثوق به) عبر مزودي LLM الشائعة, مع أمثلة بسيطة جداً من Python

النماذج الكبيرة للغة (LLMs) قوية، ولكن في الإنتاج نادراً ما نريد فقرات حرة. بدلاً من ذلك، نريد بيانات قابلة للتنبؤ: خصائص، حقائق، أو كائنات منظمة يمكنك إدخالها في تطبيق. هذا هو مخرجات LLM المنظمة.

تحويل مستندات Word إلى تنسيق Markdown هو مهمة شائعة جداً بين الكتّاب التقنيين، والمطورين، ومبدعي المحتوى الذين يريدون نقل محتواهم إلى منصات تعتمد على Markdown (مثل GitHub وGitLab ومولدات المواقع الثابتة مثل Hugo).

هنا ملاحظاتي مع دليل تدريبي خطوة بخطوة حول كيفية تطبيق ونشر على AWS روبوت تيليجرام. لقد أضفت بدءًا سريعًا (الاستجواب الطويل) ومسارًا جاهزًا للإنتاج (الويب هوك)، مع أمثلة في بايثون ونود. جس.