Python

Linux стал де-факто операционной системой для профессионалов в области анализа данных.

Чистая архитектура революционизировала подход разработчиков к созданию масштабируемых, поддерживаемых приложений, делая акцент на разделение ответственности и управлении зависимостями.

FLUX.1-dev — это мощная модель генерации изображений по тексту, которая производит потрясающие результаты, но её требование к памяти в 24 ГБ и более делает её сложной для запуска на многих системах. Квантование FLUX.1-dev в формате GGUF предлагает решение, уменьшая использование памяти примерно на 50% при сохранении отличного качества изображений.

Black Forest Labs выпустила FLUX.1-Kontext-dev, продвинутую модель искусственного интеллекта для преобразования изображений, которая дополняет существующие изображения с помощью текстовых инструкций.

Оптимизация токенов — это критический навык, отличающий экономически эффективные приложения на основе LLM от экспериментов, разоряющих бюджет.

AWS Kinesis стал основой для создания современных микросервисных архитектур, работающих на основе событий, обеспечивая обработку данных в реальном времени с минимальными операционными затратами.

Модульное тестирование гарантирует, что ваш код на Python работает правильно и продолжает работать по мере развития проекта. Это всеобъемлющее руководство охватывает все, что вам нужно знать о модульном тестировании в Python, от базовых концепций до продвинутых техник.

Протокол Контекста Модели (MCP) революционизирует способ взаимодействия ИИ-ассистентов с внешними источниками данных и инструментами. В этом руководстве мы исследуем, как строить MCP-серверы на Python, с примерами, сосредоточенными на возможностях веб-поиска и парсинга.

Преобразование HTML в Markdown — это фундаментальная задача в современных разработческих процессах, особенно при подготовке веб-контента для больших языковых моделей (LLM), систем документации или статических генераторов сайтов, таких как Hugo.

Разработчики часто сталкиваются с проблемой “работает на моей машине”, вызванной несоответствиями зависимостей, версиями инструментов или различиями в операционных системах. Dev Containers в Visual Studio Code (VS Code) решают эту проблему элегантно — позволяя разрабатывать внутри контейнеризованной среды, специально настроенной для вашего проекта.

Здесь представлен пример Python Lambda для обработки сообщений SQS (Пример Python Lambda для обработки сообщений SQS + REST API) с защитой API Key + скрипт Terraform для развертывания его для безсерверного выполнения.

В этой статье мы рассмотрим два способа подключения вашего Python-приложения к Ollama: 1. Через HTTP REST API; 2. Через официальную библиотеку Ollama для Python.

Вот сравнение поддержки структурированного вывода (получение надежного JSON) среди популярных поставщиков LLM, а также минимальные примеры на Python

Большие языковые модели (LLM) мощные, но в производстве мы редко хотим свободноформатных абзацев. Вместо этого нам нужны предсказуемые данные: атрибуты, факты или структурированные объекты, которые можно передать в приложение. Это Структурированный вывод LLM.

Преобразование документов Word в формат Markdown - это очень распространенная задача для технических писателей, разработчиков и создателей контента, которые хотят перенести свой контент на платформы с поддержкой Markdown (например, GitHub, GitLab, генераторы статических сайтов, такие как Hugo).

Вот мои заметки с пошаговым руководством по реализации и развертыванию в AWS Telegram-бота. Я добавил быстрый старт (long polling) и производственный путь (webhooks), с примерами на Python и Node.js.