Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Буквально на днях Андрей Карпаты, один из ранних сооснователей OpenAI, покинувший компанию, исследователь нейросетей, опубликовал на Гитхаб фантастическую вещь: чистый (без специализированных библиотек) 200-строчный python-код трансформера, аналога GPT-2, для изучения всеми желающими. И написал в блоге статью для понимания этого кода (и работы трансформеров).
В этой статье мы не просто импортируем готовые методы из sklearn. Мы разберем математическую логику трех мощных подходов, напишем их «примитивные» реализации на NumPy/Pandas, чтобы понять механику работы «под капотом», и проверим их в деле на реальном кейсе.
Would you like to learn how to work with LLMs locally on your own computer? How do you integrate your Python projects with a local model? Christopher Trudeau is back on the show this week with another batch of PyCoder's Weekly articles and projects.
Youtube video
Инструмент создания виртуального рабочего окружения. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/virtualenv
Python клиент для Redis. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/redis/
ㅤ
1 Day, 15 Speakers, 6 hours of live talks including from Sarah Boyce, Sheena O'Connell, Carlton Gibson, and Will Vincent. Sign up and save the date!
Сегодня я расскажу о том, как я за 2 месяца с полного нуля создал доменную RAG систему с корпусом в 20+ книг. В статье затрону проблемы парсинга данных (особенно PDF документов, с которыми приходилось иметь дело), чанкинга, создания и индексации эмбеддингов, а также самого интересного – ретривера. Расскажу о latency, трейд-оффах, и сложностях реализации подобных систем локально на ноутбуке (хоть и «игровом») без использования API LLM.
Эта задача выглядит как разминка для разогрева: найти максимальное произведение двух чисел в массиве. Но именно с неё началось моё знакомство с алгоритмической культурой — на первом же собеседовании я убедился, что «работает» и «работает эффективно» — разные вещи. В статье — три решения: от интуитивного до элегантного, их сравнение и главный вывод: даже простые задачи учат нас думать.
Программист часто копирует и вставляет, переименовывает и рефакторит.Вот бы сразу видеть в статусной строке количество переменных или функции в редактируемом файле. Увы, стандартный поиск (Ctrl+F) требует лишние клики. Мой небольшой Python-скрипт для Notepad++ по дабл-кликуотображает в Status-Bar количество вхождений,частичных или полных, с учетом регистра и без.
У нас в компании был один проект, с которым я не справился.Дело было так: мне сообщили, что знакомый плюсовик написал какой-то скелет проекта на питоне, а теперь мне надо его допилить, подставив в нужные места реализации. Почему тогда делал он, а не я, а сейчас должен делать я, а не он? Да чёрт его знает. Но я подумал, что смогу — унаследуюсь и переопределю методы где нужно, подставлю зависимости во всякие DI, ну что там может быть плохого?
Выбор фреймворка для глубокого обучения — это стратегическое решение, влияющее на скорость разработки, стоимость и масштабируемость. Правило «PyTorch — для исследований, TensorFlow — для продакшена» больше не работает. К 2026 году оба фреймворка активно заимствуют лучшее друг у друга: PyTorch наращивает промышленные возможности (TorchServe, ExecuTorch), а TensorFlow с Keras 3 становится гибче для исследований.
Хочу рассказать не столько про свою модель, сколько про инженерные компромиссы, с которыми я столкнулся во время работы над проектом. Буду рад любой критике.Речь пойдет о моем проекте edge-weather-forecast — лёгкой нейросетевой модели прогнозирования температуры, которую можно запускать прямо на метеостанции или на простом CPU-устройстве вроде Raspberry Pi.
Сегодня мы выходим в продакшн с системой "Шампур Логистик", которая пакует флот из 15 судов и распределяет манифест на 70 000 контейнеров быстрее, чем вы успеете допить кофе.Это уже не просто «тетрис в вакууме». Мы построили промышленный конвейер на FastAPI и Celery, где математическое ядро с 90% Test Coverage сталкивается с суровой физикой моря: лимитами стекирования в 210 тонн, жестким LIFO-зонированием портов и капризными рефрижераторами.В этой статье я покажу изнанку системы
Большая статья для тех, кто, как и я, споткнулся об asyncio и так не разгадал до конца "магию" событийного цикла. Попробовал распутать этот клубок через подробный рассказ (в как можно более доступной форме) о внутренних механизмах Линукса и самого asyncio, которые лежат в основе событийного. К концу статьи, надеюсь, магия исчезнет, а останется ясное понимание фундамента. Погружаемся
Если у вас когда‑либо был опыт деплоя нейросетки, вы знаете, что обучение — это полдела, а вот добиться шустрого инференса — целое искусство. Часто обученная в PyTorch модель дает замечательные метрики, но стоит попытаться запустить её в приложении начинаются всякие проблемки.Одно из решений, которое часто выручает — ONNX и ONNX Runtime.