Python

FastAPI har blivit en av de mest spännande Python-webramverken för att bygga API:er, som kombinerar moderna Python-funktioner med exceptionell prestanda och utvecklarupplevelse.

Linux har blivit det faktiska operativsystemet för data science-professionella, och erbjuder oöverträffad flexibilitet, prestanda och ett rikt ekosystem av verktyg.

Rent arkitektur har revolutionerat hur utvecklare bygger skalbara, underhållbara applikationer genom att betona separation av ansvar och beroendestyrning.

FLUX.1-dev är en kraftfull text-till-bild-modell som producerar imponerande resultat, men dess minneskrav på 24GB+ gör den svår att köra på många system. GGUF-kvantisering av FLUX.1-dev erbjuder en lösning, reducerar minnesanvändningen med cirka 50% samtidigt som bildkvaliteten bibehålls.

Black Forest Labs har släppt FLUX.1-Kontext-dev, en avancerad bild-till-bild AI-modell som förstärker befintliga bilder med hjälp av textinstruktioner.

Tokenoptimering är den kritiska färdigheten som skiljer kostnadseffektiva LLM-applikationer från budgetdrainande experiment.

AWS Kinesis har blivit en grundsten för att bygga moderna händelsestyda mikrotjänstarkitekturer, vilket möjliggör realtidsbehandling av data i stor skala med minimal driftsöverhead.

Enhetstestning säkerställer att din Python-kod fungerar korrekt och fortsätter att fungera när ditt projekt utvecklas. Denna omfattande guide täcker allt du behöver veta om enhetstestning i Python, från grundläggande begrepp till avancerade tekniker.

Model Context Protocol (MCP) revolutionerar hur AI-assistenter interagerar med externa datorkällor och verktyg. I den här guiden kommer vi att utforska hur man bygger MCP servrar i Python, med exempel som fokuserar på webbsökning och skrapning.

Översättning av Hugo-sidan från engelska till svenska:

Konvertera HTML till Markdown är en grundläggande uppgift i moderna utvecklingsflöden, särskilt när man förbereder webbinnehåll för Large Language Models (LLMs), dokumentationssystem eller statiska sidgenererare som Hugo.

Utvecklare stöter ofta på dilemmat “fungerar på min dator” på grund av beroendefelmatchningar, verktygsversioner eller skillnader i operativsystem. Dev Containers i Visual Studio Code (VS Code) löser detta elegant - genom att låta dig utveckla inuti en containeriserad miljö som är specifikt konfigurerad för ditt projekt.

Här har vi ett Python Lambda-exempel på SQS-meddelandehantering + REST API med API-nyckelskydd + Terraform-skript för att distribuera det för serverlös körning.

I det här inlägget kommer vi att utforska två sätt att ansluta din Python-applikation till Ollama: 1. Via HTTP REST API; 2. Via det officiella Ollama Python-biblioteket.

Här är en sida vid sida jämförelse av stöd för strukturerad utdata (att få tillförlitligt JSON tillbaka) över populära LLM-leverantörer (https://www.glukhov.org/sv/post/2025/10/structured-output-comparison-popular-llm-providers/ “strukturerad utdata över populära LLM-leverantörer”), plus minimala Python exempel

Stora språkmodeller (LLMs) är kraftfulla, men i produktion vill vi sällan ha fritt formulerade stycken. Istället vill vi ha förutsägbart data: attribut, fakta eller strukturerade objekt som du kan mata in i en app. Det är LLM Strukturerad Utdata.

Överföring av Word-dokument till Markdown-format är en mycket vanlig uppgift för tekniska skrivare, utvecklare och innehållsskapare som vill flytta sitt innehåll till plattformar med Markdown (som GitHub, GitLab, statiska webbplatsgenererare som Hugo).