pyflakes - 4.1.0

Статический анализатор Python-кода. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pyflakes/

flake8 - 7.5.0

Модуль проверки форматирования кода. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/flake8/

RAG-бот по материалам эксперта: как я мерил качество поиска и почему гибрид оказался хуже чистого вектора

Эксперт попросил бота, который отвечает его голосом и только по его собственным материалам: курсам в PDF, расшифровкам видео и записям занятий. Если ответа в материалах нет, бот должен честно отправить человека к живому эксперту, а не придумывать. 

Как я собрал русскоязычную GPT на 112 млн параметров с нуля на PyTorch: претрейн, SFT, Telegram-бот

Когда смотришь на современную LLM, легко решить, что всё сводится к вызову API. Но многие разработчики, которые часто используют LLM в работе или в своих проектах, рано или поздно хотят действительно разобраться, как они работают. К тому же - кто не смотрел «Железного человека»? По сути самый лучший способ реально разобраться это сделать что-то свое. Чаще всего возможности позволяют сделать что-то маленькое, зато свое и работающее.Так появился jarvis - компактный decoder-only transformer для русского текста и диалогов.

ИИ-помощник для КТ головы

Исследовательский прототип на бесплатной Tesla T4 в Google Colab. Не медицинское изделие.Я обучил нейросеть искать кровоизлияния на КТ головы в бесплатном Google Colab. На первом фолде получил AUC 0.963 и обрадовался. После полной проверки осталось 0.931. А потом выяснилось, что модель, которая видит только костное окно, где мозга почти не видно, всё равно даёт AUC 0.86. В статье разбираю, откуда берутся такие цифры, что показывают маски врачей.

pytest - 9.2.0

Простой мощный инструмент тестирования в Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pytest/

Text-to-Diagram for AI Systems: Designing a DSL an LLM Gets Right

Python Plotting With Matplotlib (Guide)

This article is a beginner-to-intermediate-level walkthrough on Python and matplotlib that mixes theory with example.

hindsight - Agent Memory That Learns

Is Python the favorite language of LLMs?

aiogram 3 и FSM: три грабли, на которые я наступил в заказных ботах

Большая часть моих заказов на ботов выглядит одинаково. Человек хочет, чтобы клиент нажал кнопку, ответил на несколько вопросов и заявка упала менеджеру. Имя, телефон, что нужно, удобное время. Звучит как задача на вечер, и по коду это правда вечер. Проблемы начинаются потом, когда бот уже работает у заказчика. Ниже три истории, после которых я поменял свой шаблон. Все примеры на aiogram 3

Первый запрос проходит, второй падает: почему TestClient ломает тесты FastAPI и как это исправить

Первый запрос к FastAPI возвращает 200, второй падает с ошибкой asyncpg. При этом под uvicorn всё работает. Причина может быть в событийных циклах, которыми управляет TestClient. Разберёмся, откуда берётся ошибка, как её исправить и какие ещё особенности тестового клиента стоит учитывать.

Монтаж вертикальных роликов из JSON на ffmpeg и автопроверка готового файла

Я снимаю короткие вертикальные ролики для соцсетей и долго собирал их руками в редакторе. Потом заметил, что правки повторяются: поменять слово в субтитре, подвинуть вставку на полсекунды, перекрасить титры. Каждая такая мелочь требовала открыть редактор и пересобрать ролик.

Как читать таблицу на 100 млн строк и не положить ни память, ни базу

DVT — open-source платформа визуального ETL: пайплайн собирается из нод (чтение → преобразования → запись) и выполняется на воркерах поверх Dask. Нода чтения из БД должна одинаково работать на таблице в 10 тыс. и в 100 млн строк, на шести СУБД (PostgreSQL, MySQL/MariaDB, MS SQL, Oracle, SQLite, ClickHouse), в воркере с ограниченной памятью и без избыточной нагрузки на источник.

PyTorch MPS против Apple MLX: как дообучать LLM на Mac с 16 ГБ и что выбрать

Apple MLX создавался для эффективной работы с моделями на Apple Silicon, но при дообучении он может оказаться в несколько раз медленнее PyTorch MPS. Зато там, где MPS упирается в ограничения памяти, MLX позволяет запустить модель вдвое крупнее. Откуда берётся такой разрыв, насколько виновато квантование и какой стек выбрать для локального SFT? Ответы дают 10 запусков Qwen 2.5 с разными размерами моделей и длиной контекста.

Python Bytes: #501 A Nod to Sir-Mix-Alot

Очередной выпуск англоязычного подкаста Python Bytes

redis-search-django: Full-Text Search with RediSearch

Why Parquet Dominates Modern Data Engineering

How Parquet’s columnar layout, encodings, zstd compression, and row group statistics make it smaller and faster to read than CSV, measured on NYC taxi trips data with Polars, DuckDB, and PyArrow.

Bayesian Optimization for Efficient Hyperparameter Search

Instead of testing every hyperparameter combination, Bayesian optimization uses results from earlier trials to decide what to try next. This hands-on tutorial builds it step by step with scikit-learn’s GaussianProcessRegressor and a custom Expected Improvement function, plotting the model’s predictions and uncertainty along with each point the search picks.

Цена за 50 штук записалась в колонку «200 штук»: разбираю 42 PDF с коммерческими предложениями

У нас в мастерской за год накопилась папка коммерческих предложений: 42 PDF, 532 страницы, 650 мегабайт. Прайсы, презентации, предложения под конкретных заказчиков. Мне понадобилась из неё одна таблица: позиция, тираж, цена за штуку. Вопрос простой: насколько дешевеет изделие, когда тираж растёт с 10 до 200 штук, и одинаково ли это работает для футболки и для стикеров.Казалось, что это вечер работы: снять текст, найти числа рядом со словом «шт», сложить. Вышло иначе, и почти все ошибки по дороге были тихими. Скрипт отрабатывал без исключений и выдавал правдоподобные числа, которые не совпадали с тем, что напечатано на странице.