Python

Tokenoptimierung ist die kritische Fähigkeit, die kosteneffiziente LLM-Anwendungen von budgetbelastenden Experimenten unterscheidet.

AWS Kinesis ist zu einem Eckpfeiler für den Aufbau moderner ereignisgesteuerter Mikroservice-Architekturen geworden, die eine Echtzeit-Datenverarbeitung im großen Maßstab mit minimalem Betriebsaufwand ermöglichen.

Unit testing stellt sicher, dass Ihr Python-Code korrekt funktioniert und weiterhin funktioniert, wenn sich Ihr Projekt weiterentwickelt. Diese umfassende Anleitung behandelt alles, was Sie über Unit Testing in Python wissen müssen, von grundlegenden Konzepten bis hin zu fortgeschrittenen Techniken.

Das Model Context Protocol (MCP) revolutioniert die Art und Weise, wie KI-Assistenten mit externen Datenquellen und Tools interagieren. In diesem Leitfaden erkunden wir, wie man MCP-Server in Python aufbaut, mit Beispielen, die sich auf Websuche und Scraping-Funktionen konzentrieren.

Konvertierung von HTML zu Markdown ist eine grundlegende Aufgabe in modernen Entwicklungsworkflows, insbesondere bei der Vorbereitung von Webinhalten für Large Language Models (LLMs), Dokumentationssysteme oder statische Site-Generatoren wie Hugo.

Entwickler stehen häufig vor dem Dilemma „funktioniert auf meinem Rechner“, verursacht durch Abhängigkeitsinkongruenzen, Tool-Versionen oder Betriebssystemunterschiede. Dev Containers in Visual Studio Code (VS Code) lösen dies elegant – indem sie Ihnen ermöglichen, innerhalb einer containerisierten Umgebung zu entwickeln, die speziell für Ihr Projekt konfiguriert ist.

Hier haben wir ein Python Lambda-Beispiel eines SQS-Nachrichtenprozessors + REST-API mit API-Schlüssel-Schutz + Terraform-Skript zur Bereitstellung für serverlose Ausführung.

In diesem Beitrag werden wir zwei Möglichkeiten erkunden, Ihre Python-Anwendung mit Ollama zu verbinden: 1. Über die HTTP REST API; 2. Über die offizielle Ollama Python-Bibliothek.

Hier ist ein Seitenvergleich der Unterstützung für strukturierte Ausgaben (zuverlässige JSON-Rückgabe) bei beliebten LLM-Anbietern, plus minimale Python-Beispiele

Große Sprachmodelle (LLMs) sind leistungsfähig, aber in der Produktion wollen wir selten frei formulierte Absätze. Stattdessen wollen wir vorhersehbare Daten: Attribute, Fakten oder strukturierte Objekte, die Sie in eine Anwendung einspeisen können. Das ist LLM-Strukturierte Ausgabe.

Konvertieren von Word-Dokumenten in Markdown-Format ist eine sehr häufige Aufgabe für technische Redakteure, Entwickler und Content-Ersteller, die ihre Inhalte auf Plattformen mit Markdown (wie GitHub, GitLab, statische Site-Generatoren wie Hugo) migrieren möchten.

Hier sind meine Notizen mit einer Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Implementierung und Bereitstellung eines Telegram-Bots auf AWS.

Ich habe einen schnellen Einstieg (Long Polling) und einen produktionsbereiten Weg (Webhooks) mit Beispielen in Python und Node.js hinzugefügt.

Der AWS Cloud Development Kit (AWS CDK) ist ein Framework, das es Ihnen ermöglicht, Cloud-Infrastruktur mit vertrauten Programmiersprachen wie TypeScript, Python, Java und Go zu definieren und bereitzustellen.

Apache Airflow ist eine Open-Source-Plattform, die entwickelt wurde, um Workflows programmatisch zu erstellen, zu planen und zu überwachen – vollständig in Python-Code, wodurch eine flexible und leistungsstarke Alternative zu traditionellen, manuellen oder UI-basierten Workflow-Tools geboten wird.

Python uv (gesprochen „you-vee“) ist ein moderner, leistungsstarker Python-Paket- und Projekt-Manager, der in Rust geschrieben wurde. Er ist als direkter Ersatz für traditionelle Python-Paket-Verwaltungstools wie pip, pip-tools, virtualenv, pipx und pyenv konzipiert, um die Python-Entwicklungswerkzeuge zu vereinfachen und zu beschleunigen.