Domine la configuración del entorno Linux para el trabajo de ciencia de datos
Linux se ha convertido en el sistema operativo por excelencia para ciencia de datos profesionales, ofreciendo flexibilidad sin igual, rendimiento y un ecosistema rico de herramientas.
Construya aplicaciones Python mantenibles con patrones de diseño SOLID
Arquitectura Limpia ha revolucionado la forma en que los desarrolladores construyen aplicaciones escalables y mantenibles, enfatizando la separación de preocupaciones y la gestión de dependencias.
Acelere FLUX.1-dev con cuantización GGUF
FLUX.1-dev es un modelo poderoso de generación de imágenes a partir de texto que produce resultados asombrosos, pero su requisito de memoria de 24GB+ hace que sea difícil de ejecutar en muchos sistemas. GGUF quantization of FLUX.1-dev ofrece una solución, reduciendo el uso de memoria en aproximadamente un 50% mientras se mantiene una excelente calidad de imagen.
Modelo de IA para aumentar imágenes con instrucciones de texto
Black Forest Labs ha lanzado FLUX.1-Kontext-dev, un avanzado modelo de inteligencia artificial de imagen a imagen que mejora imágenes existentes mediante instrucciones de texto.
Reduzca los costos de los modelos de lenguaje grande en un 80% con una optimización inteligente de tokens
La optimización de tokens es la habilidad crítica que separa las aplicaciones de LLM eficientes económicamente de experimentos que consumen presupuesto.
Arquitectura orientada a eventos con AWS Kinesis para escalar
AWS Kinesis se ha convertido en un pilar fundamental para construir arquitecturas modernas de microservicios orientadas a eventos, permitiendo el procesamiento en tiempo real de datos a gran escala con un mínimo sobrecoste operativo.
Pruebas en Python con pytest, TDD, mocking y coverage
La prueba unitaria asegura que tu código en Python funcione correctamente y continúe funcionando a medida que evolucione tu proyecto. Esta guía completa cubre todo lo que necesitas saber sobre pruebas unitarias en Python, desde conceptos básicos hasta técnicas avanzadas.
Construya servidores MCP para asistentes de IA con ejemplos en Python
El Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) está revolucionando la forma en que los asistentes de IA interactúan con fuentes de datos externas y herramientas. En esta guía, exploraremos cómo construir servidores MCP en Python, con ejemplos centrados en las capacidades de búsqueda en la web y raspado.
Python para convertir HTML en Markdown limpio y listo para LLM
Convertir HTML a Markdown es una tarea fundamental en los flujos de trabajo de desarrollo modernos, especialmente cuando se prepara contenido web para Modelos de Lenguaje Grande (LLMs), sistemas de documentación o generadores de sitios estáticos como Hugo.
Cree entornos de desarrollo consistentes, portables y reproducibles usando Dev Containers.
Los desarrolladores a menudo enfrentan el dilema “funciona en mi máquina” debido a desacuerdos en dependencias, versiones de herramientas o diferencias en el sistema operativo.
Dev Containers en Visual Studio Code (VS Code) resuelven esto elegantemente — permitiendo desarrollar dentro de un entorno contenedorizado configurado específicamente para su proyecto.
Ejemplo paso a paso
Aquí tenemos un ejemplo de Lambda en Python para procesador de mensajes SQS + API REST con protección mediante clave API + Terraform script para desplegarlo en ejecución sin servidor.
Ejemplos Específicos Utilizando Modelos de Lenguaje Pensantes
En este artículo, exploraremos dos formas de conectar su aplicación Python con Ollama: 1. A través del API REST HTTP; 2. A través de la biblioteca oficial de Ollama para Python.
Las APIs ligeramente diferentes requieren un enfoque especial.
Aquí tienes una comparación de soporte lado a lado de salida estructurada (obtener JSON confiable) entre proveedores populares de LLM, más ejemplos mínimos en Python
Un par de formas de obtener salida estructurada de Ollama
Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) son poderosos, pero en producción raramente queremos párrafos libres. En su lugar, queremos datos predecibles: atributos, hechos u objetos estructurados que puedas alimentar en una aplicación. Eso es Salida Estructurada de LLM.
Usar pandoc, python o herramientas en línea para la conversión a MD ````
Convertir documentos Word a Markdown es una tarea muy común para escritores técnicos, desarrolladores y creadores de contenido que desean mover su contenido a plataformas que usan Markdown (como GitHub, GitLab, generadores de sitios estáticos como Hugo).
