Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Twitter
При разработке приложений на основе больших языковых моделей (LLM, Large Language Model) встает вопрос: вызывать ли модель напрямую через API (например, OpenAI) или использовать специализированные фреймворки вроде LangChain или LangGraph.
Если вы когда-нибудь занимались машинным обучением, то знаете — перед тем как строить модель, нужно как следует изучить свои данные. Этот этап называется EDA (Exploratory Data Analysis), или разведочный анализ данных (РАД). Он критически важен — именно здесь мы находим скрытые закономерности, выдвигаем первые гипотезы и понимаем, как лучше обработать данные для будущей модели.
Django-приложение для гибкой фильтрации объектов модели (querysets). Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-filter/
Модуль для управления процессами в ОС. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/psutil/
Модуль для работы с многомерными массивами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/numpy/
Современные крупные языковые модели, такие как ChatGPT, Claude или Gemini, поражают своими возможностями. Но главный вопрос остаётся открытым: как именно они думают?
Утилита позволяющая измерить процент покрытия тестами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/coverage/
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Немного вызывающее название статьи отсылает к известной работе Внимание - всё, что вам нужно. На этот раз речь пойдет о качестве данных, на которых обучают LLM. Оказывается, качественный учебник (как концентрат знаний в любой сфере) в разы сокращает потребность и в памяти, и в мощности GPU, и в деньгах инвесторов...
Nvidia Triton Server - технология, которая значительно упрощает запуск моделей машинного обучения и их использование в веб-приложениях.
Одной из распространенных задач в веб-приложениях является создание формы, в которую можно вводить заранее неопределённое количество элементов. Этот подход часто используется при вводе пользовательской информации, например, телефонных номеров или адресов. В примере ниже можно увидеть, как пользователь динамически добавляет дополнительные телефонные номера в форму, нажимая на кнопку "Add another".
Audio
Инструмент создания виртуального рабочего окружения. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/virtualenv
Python интерфейс для MongoDB. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pymongo/
В данной статье будет мало рассуждений и историй о механике роботов и процессе разработки приводов и корпуса. Будет обзор именно того, как я разрабатывал программную часть, и того, как быстро на самом деле происходит обучение на реальном проекте.
Мощный и быстрый модуль для обработки XML/HTML. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/lxml/
Иногда возникают вопросы, в которых нейросети помогают подумать в правильном направлении, или дают «инсайты». Но спрашивать у каждой сетки одно и то же отдельно может быть долго и неудобно. Сегодня мы напишем бота, который умеет работать сразу с несколькими нейросетями (в дальнейшем вы можете добавить больше моделей, чем будет предоставлено в статье) и получать от них ответы в едином интерфейсе.
В этой статье мы познакомимся с Apache Kafka. Мы напишем демо пример Kafka Consumer'а на Python и запустим его в облачном сервисе