Python

ブラックフォレスト・ラボズは、FLUX.1-Kontext-devという高度な画像から画像へのAIモデルをリリースしました。このモデルは、テキストの指示を使って既存の画像を補強します。

トークン最適化は、コスト効率の良いLLMアプリケーションから予算を圧迫する実験を分ける重要なスキルです。

AWS Kinesis は、現代のイベント駆動型マイクロサービスアーキテクチャを構築するための基盤として、最小限の運用負荷で大規模なリアルタイムデータ処理を可能にしています。

ユニットテストは、Pythonコードが正しく動作し、プロジェクトが進化してもその動作が維持されることを保証します。 この包括的なガイドでは、Pythonでのユニットテストについて知っておくべきすべての内容をカバーしており、基本的な概念から高度な技術まで説明しています。

モデルコンテキストプロトコル（MCP）は、AIアシスタントが外部データソースやツールとどのように相互作用するかを革命的に変えてきました。本ガイドでは、ウェブ検索およびスクレイピング機能に焦点を当てた例を用いて、MCPサーバーをPythonで構築する方法について説明します。

HTMLをMarkdownに変換は、現代の開発ワークフローにおいて特にLLM（大規模言語モデル）、ドキュメンテーションシステム、Hugoなどの静的サイトジェネレータでウェブコンテンツを準備する際の基本的なタスクです。

開発者は、依存関係の不一致、ツールのバージョン、またはOSの違いにより、「私のマシンでは動く」というジレンマに直面することがよくあります。 Visual Studio Code (VS Code) での Dev Containers は、この問題をエレガントに解決します — あなたのプロジェクトに特化した コンテナ化された環境 で開発できるようにするからです。

ここに、Python LambdaのSQSメッセージプロセッサの例 + REST APIとAPIキー保護 + Terraformスクリプトがあり、サーバーレス実行のためにそれをデプロイします。

この投稿では、PythonアプリケーションをOllamaに接続する方法について2つの方法を紹介します。1つ目はHTTP REST APIを介して、2つ目は公式のOllama Pythonライブラリを介して行います。

以下は、提供されたHugoページコンテンツの日本語への翻訳です。すべてのHugoショートコードと技術要素は正確に保持されており、日本語の文法、表記、文化に合った表現が使用されています。

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以下は、構造化された出力（信頼性の高いJSONを取得）をサポートする、人気のあるLLMプロバイダーの比較、および最小限のPythonの例です。

大規模言語モデル（LLM） は強力ですが、実運用では自由な形式の段落はほとんど使いません。 代わりに、予測可能なデータ：属性、事実、またはアプリにフィードできる構造化されたオブジェクトを望みます。 それはLLM構造化出力です。

WordドキュメントをMarkdown形式に変換することは、技術ライター、開発者、コンテンツクリエイターにとって非常に一般的なタスクです。彼らは、Markdownをサポートするプラットフォーム（GitHub、GitLab、静的サイトジェネレーターであるHugoなど）にコンテンツを移行したい場合にこの作業を行います。

以下は、Telegramボットを実装およびAWSにデプロイするためのステップバイステップのチュートリアルのノートです。Telegramボットを実装およびAWSにデプロイ。

私は、ロングポーリングを使用したクイックスタートと、プロダクション用のウェブフックを使用したパスを追加し、PythonおよびNode.jsでの例を提供しています。

AWS Cloud Development Kit (AWS CDK)
は、TypeScriptやPython、Java、Goなどの馴染みのあるプログラミング言語を使ってクラウドインフラストラクチャを定義し、プロビジョニングできるフレームワークです。

TypeScript、
Python、Javaおよび
Go

Apache Airflow は、Python コードを使用してワークフローをプログラマティックに作成、スケジュール、監視するためのオープンソースプラットフォームです。伝統的な、手動の、またはUIベースのワークフローツールの代替として、柔軟で強力な選択肢を提供します。