Impara a configurare l'ambiente Linux per il lavoro di data science
Linux è diventato il sistema operativo di fatto per i professionisti del data science, offrendo flessibilità senza pari, prestazioni elevate e un’ampia ecosistema di strumenti.
Costruisci applicazioni Python mantenibili con i pattern di progettazione SOLID
Clean Architecture ha rivoluzionato il modo in cui gli sviluppatori costruiscono applicazioni scalabili e mantenibili, enfatizzando la separazione delle preoccupazioni e la gestione delle dipendenze.
Accelerare FLUX.1-dev con la quantizzazione GGUF
FLUX.1-dev è un potente modello di generazione di immagini da testo che produce risultati straordinari, ma il suo requisito di memoria di 24GB+ rende difficile il suo utilizzo su molti sistemi. Quantizzazione GGUF di FLUX.1-dev offre una soluzione, riducendo l’utilizzo della memoria del circa 50% mantenendo comunque una buona qualità delle immagini.
Modello AI per l'aumento di immagini con istruzioni testuali
Black Forest Labs ha rilasciato FLUX.1-Kontext-dev, un avanzato modello AI image-to-image che migliora le immagini esistenti utilizzando istruzioni testuali.
Riduci i costi degli LLM del 80% con un'ottimizzazione intelligente dei token
L’ottimizzazione dei token è l’abilità critica che distingue le applicazioni economiche degli LLM dagli esperimenti che consumano il budget.
L'architettura basata su eventi con AWS Kinesis per la scalabilità
AWS Kinesis è diventato un pilastro per la costruzione di moderne architetture microservizi basate sugli eventi, consentendo il processing in tempo reale dei dati su larga scala con un minimo overhead operativo.
Test Python con pytest, TDD, mocking e coverage
L’unità di test garantisce che il tuo codice Python funzioni correttamente e continui a funzionare mentre il progetto evolve. Questa guida completa copre tutto ciò che devi sapere sulle unità di test in Python, dagli concetti di base alle tecniche avanzate.
Costruisci server MCP per assistenti AI con esempi in Python
Il Model Context Protocol (MCP) sta rivoluzionando il modo in cui gli assistenti AI interagiscono con le fonti di dati esterne e gli strumenti. In questa guida, esploreremo come costruire server MCP in Python, con esempi focalizzati sulle capacità di ricerca web e scraping.
Python per convertire HTML in Markdown pulito e pronto per l'LLM
Conversione da HTML a Markdown è un compito fondamentale nei flussi di lavoro moderni di sviluppo, in particolare quando si prepara il contenuto web per i Large Language Models (LLMs), i sistemi di documentazione o i generatori di siti statici come Hugo.
Crea ambienti di sviluppo coerenti, portabili e riproducibili utilizzando i Dev Containers
Gli sviluppatori spesso si trovano di fronte al dilemma “funziona sul mio computer” a causa di incompatibilità delle dipendenze, versioni degli strumenti o differenze tra i sistemi operativi.
Dev Containers in Visual Studio Code (VS Code) risolvono questo problema in modo elegante — permettendo di sviluppare all’interno di un ambiente containerizzato configurato specificamente per il proprio progetto.
Esempio passo passo
Ecco un esempio di Python Lambda per il processore di messaggi SQS + API REST con protezione tramite chiave API + Terraform script per il deployment per l’esecuzione serverless.
+ Esempi Specifici Utilizzando LLMs Pensanti
In questo post, esploreremo due modi per connettere la tua applicazione Python a Ollama: 1. Attraverso HTTP REST API; 2. Attraverso la libreria ufficiale Python di Ollama.
API leggermente diverse richiedono un approccio speciale.
Ecco un confronto a fianco a fianco del supporto per output strutturato (ottenere un JSON affidabile) tra i principali fornitori di LLM, più esempi minimi in Python
Un paio di modi per ottenere un output strutturato da Ollama
Modelli di grandi dimensioni (LLMs) sono potenti, ma in produzione raramente desideriamo paragrafi liberi. Invece, vogliamo dati prevedibili: attributi, fatti o oggetti strutturati che possiamo alimentare in un’app. Questo è LLM Structured Output.
Utilizzare pandoc, python o strumenti online per la conversione in MD ````
Convertire documenti Word in formato Markdown è un compito molto comune per scrittori tecnici, sviluppatori e creatori di contenuti che desiderano spostare il loro contenuto su piattaforme che utilizzano Markdown (come GitHub, GitLab, generatori di siti statici come Hugo).
