Python

Retrieval-Augmented Generation (RAG) ने बहुत सरल वेक्टर समानता खोज से परे विकास किया है। LongRAG, Self-RAG, और GraphRAG इन क्षमताओं के अग्रणी उदाहरण हैं।

FastAPI पाइथन वेब फ्रेमवर्क्स में से एक सबसे रोमांचक फ्रेमवर्क के रूप में उभर कर आया है, जो आधुनिक पाइथन फीचर्स को उत्कृष्ट प्रदर्शन और डेवलपर एक्सपीरियंस के साथ मिलाता है।

लिनक्स डेटा साइंस के लिए डिफ़ॉल्ट ऑपरेटिंग सिस्टम बन गया है, जो अनमैच्ड फ्लेक्सिबिलिटी, परफॉर्मेंस, और टूल्स के एक समृद्ध पारिस्थितिकी तंत्र प्रदान करता है। डेटा साइंस प्रोफेशनल्स के लिए यह सबसे अच्छा विकल्प है।

साफ़ आर्किटेक्चर ने विकसकों को स्केलेबल, मेन्टेनएबल एप्लिकेशन्स बनाने के तरीके को क्रांतिकारी बनाया है, जिसमें अलग-अलग चिंताओं का प्रबंधन और डिपेंडेंसी मैनेजमेंट पर जोर दिया गया है।

FLUX.1-dev एक शक्तिशाली टेक्स्ट-टू-इमेज मॉडल है जो आश्चर्यजनक परिणाम उत्पन्न करता है, लेकिन इसकी 24GB+ मेमोरी आवश्यकता इसे कई सिस्टम पर चलाने में चुनौतीपूर्ण बनाती है। GGUF क्वांटाइजेशन के साथ FLUX.1-dev एक समाधान प्रदान करता है, जो मेमोरी उपयोग को लगभग 50% कम करता है जबकि उत्कृष्ट इमेज क्वालिटी बनाए रखता है।

ब्लैक फॉरेस्ट लैब्स ने FLUX.1-Kontext-dev जारी किया है, एक उन्नत इमेज-टू-इमेज एआई मॉडल जो टेक्स्ट निर्देशों का उपयोग करके मौजूदा इमेजों को बढ़ाता है।

टोकन अनुकूलन वह महत्वपूर्ण कौशल है जो लागत-प्रभावी एलएलएम अनुप्रयोगों को बजट-खर्च करने वाले प्रयोगों से अलग करता है।

AWS Kinesis ने आधुनिक इवेंट-ड्राइवन माइक्रोसर्विसेस आर्किटेक्चर बनाने के लिए एक महत्वपूर्ण आधार बन गया है, जो कम ऑपरेशनल ओवरहेड के साथ रियल-टाइम डेटा प्रोसेसिंग को स्केल करने की अनुमति देता है।

यूनिट टेस्टिंग यह सुनिश्चित करता है कि आपका पाइथन कोड सही से काम करता है और जब आपका प्रोजेक्ट विकसित होता है तो यह काम जारी रखता है। यह व्यापक गाइड यूनिट टेस्टिंग के बारे में सब कुछ कवर करता है, बुनियादी अवधारणाओं से लेकर उन्नत तकनीकों तक।

मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (MCP) बाहरी डेटा स्रोतों और टूल्स के साथ AI सहायकों के इंटरैक्शन के तरीके को क्रांतिकारी बना रहा है। इस गाइड में, हम Python में MCP सर्वर बनाना के बारे में जानेंगे, जिसमें वेब सर्च और स्क्रैपिंग क्षमताओं पर फोकस किए गए उदाहरण शामिल हैं।

HTML को Markdown में बदलना आधुनिक विकास कार्यप्रवाहों में एक मूलभूत कार्य है, विशेष रूप से जब वेब सामग्री को बड़े भाषा मॉडल (LLMs), दस्तावेज़ीकरण प्रणालियों, या स्टैटिक साइट जनरेटर जैसे ह्यूगो के लिए तैयार किया जाता है।

विकासकर्ता अक्सर निर्भरता असंगतता, उपकरण संस्करणों या ऑपरेटिंग सिस्टम अंतरों के कारण “मेरे मशीन पर काम करता है” समस्या का सामना करते हैं। Dev Containers in Visual Studio Code (VS Code) इस समस्या को सुव्यवस्थित ढंग से हल करते हैं - अपने परियोजना के लिए विशेष रूप से कॉन्फ़िगर किए गए एक कंटेनराइज़्ड वातावरण के अंदर विकास करने की अनुमति देकर।

इस पेज में हमने एक Python Lambda उदाहरण SQS संदेश प्रोसेसर + REST API के साथ API Key सुरक्षा + Terraform स्क्रिप्ट शामिल किया है, जो इसे सर्वरलेस एक्सीक्यूशन के लिए डिप्लॉय करने के लिए है।

इस पोस्ट में, हम दो तरीकों का पता लगाएंगे जिससे आप अपने Python एप्लिकेशन को Ollama से कनेक्ट कर सकते हैं: 1. HTTP REST API के माध्यम से; 2. अधिकृत Ollama Python लाइब्रेरी के माध्यम से।

यहाँ एक साइड-बाय-साइड सपोर्ट तुलना है संरचित आउटपुट (विश्वसनीय JSON प्राप्त करना) लोकप्रिय LLM प्रदाताओं के बीच, साथ ही न्यूनतम Python उदाहरण

बड़े भाषा मॉडल (LLMs) शक्तिशाली हैं, लेकिन उत्पादन में हम आमतौर पर मुक्त-रूप पेराग्राफ नहीं चाहते। बजाय इसके, हम प्रत्याशित डेटा चाहते हैं: विशेषताएं, तथ्य, या संरचित वस्तुएं जिन्हें आप एक ऐप में फीड कर सकते हैं। यह है LLM संरचित आउटपुट।