Делаем инференс на Nvidia Triton Inference Server

Вокруг так много фреймворков для инференса нейронных сетей, что сложно понять, какой именно подойдет тебе лучше всего. Я решил, что реализую одну и ту же задачу на нескольких разных технологиях. Так и родился этот репозиторий.

5 простых способов выйти из вложенных циклов в Python

Python - элегантный язык программирования. Но у него есть слабые стороны. Иногда Python не так элегантен, как должен быть.Например, когда нам нужно выйти из вложенных циклов.

Все, что вы хотели знать о задаче определения остаточного ресурса оборудования

Применение искусственного интеллекта и машинного обучения в задачах промышленности не настолько распространено, как в других сферах и отраслях экономики вроде банкинга, ритейла, телекома. При этом современные промышленные объекты часто генерируют и собирают большое количество данных, а методы машинного обучения обеспечивают эффективное использование этих данных для решения различных устоявшихся типовых задач: выявления неисправностей и отказов, прогноз качества продукции, определения остаточного срока службы оборудования и многих других.

Модель BG-NBD для анализа клиентской базы на Python

В этом материале мы воспроизведём на Python модель BG-NBD (Beta Geometric Negative Binomial Distribution). Она может быть использована для прогнозирования повторных заказов клиентов, чтобы определить пожизненную ценность клиентов (LTV — lifetime value). Она также может быть использована для прогнозирования оттока.

Python⇒Speed: Python's multiprocessing performance problem

Пишем умный поиск по коду с Open AI

В этой статье мы кратко рассмотрим технологию, которая лежит в основе ChatGPT — эмбеддинги, и напишем простой интеллектуальный поиск по кодовой базе проекта.

NORUAS — домашний Саурон, но это не точно…

Еще совсем недавно 3D-печать будоражила умы читателей, завораживала своей перспективностью, открывала широкие возможности для творчества, но была недоступна для простого обывателя. Сейчас 3D-принтер можно легко приобрести на китайском рынке по приемлемой цене. Технология 3D-печати не прекратила своего развития: меняются способы печати, появляются более скоростные модели принтеров, но сама технология стала привычным для нас явлением.

Личный путь и опыт в становлении Python разработчиком

В этой статье, а вернее целой истории, я хотел бы поделиться своим путем становления в качестве разработчика на Python и рассказать о некоторых идеях и советах, которые я усвоил за это время. Начиная с моих первых проектов и заканчивая моей текущей деятельностью, я поделюсь накопленным опытом и попробую осветить проблемы, с которыми я столкнулся на своем пути. Кого-то данная статься вдохновит начать свой собственный путь в разработке, а кому-то будет интересно прочитать историю успешного кейса входа и закрепления в ИТ.

Пишем GPT в 60 строк NumPy

В этом посте мы реализуем с нуля GPT всего в 60 строках numpy. Затем мы загрузим в нашу реализацию опубликованные OpenAI веса обученной модели GPT-2 и сгенерируем текст.

Создаем диаграмму миграций Django проекта

Наверное странная идея - нарисовать диаграмму миграций проекта Django. Вроде как - а зачем? Но если у Вас некий достаточно большой и достаточно старый проект, да еще над которым постоянно работает хотя бы небольшая команда - разобраться в зависимостях миграций становится уже сложновато. Ну и так - полезно понять, как можно автоматически выбрать из проекта структуру миграций и построить из них диаграмму. Причем - автоматически. Что бы можно было это делать в любой нужный момент.

Securely Deploy a FastAPI App With NGINX and Gunicorn

Стратегии прогнозирования временных рядов в ETNA

Расскажу о том, как в задаче прогнозирования временных рядов появляются стратегии, какими они бывают и как воспользоваться стратегией в библиотеке ETNA.

Python package registry в GitLab

При разработке проектов, и, особенно, распределенных приложений, возникает необходимость использования некоторых частей приложения в качестве отдельных модулей. Например скомпилированные классы для gRPC, модули для работы с БД, и многое другое, могут применяться в неизменном виде в кодовой базе десятка микросервисов. Оставив за скобками копипасту, как «хорошую» плохую практику. Можно рассмотреть git submodules, однако, такое решение не очень удобно тем, что, во‑первых, нужно предоставлять разработчикам доступ к конкретным репозиториям с кодовой базой, во‑вторых, нужно понимать, какой коммит надо забрать себе, и в‑третьих установка зависимостей для кода, включенного в проект как субмодуль, остается на совести разработчика. Менеджеры пакетов (pip, или, лучше, poetry), умеют разрешать зависимости из коробки, без лишних действий, и, в целом, использование менеджера пакетов значительно проще, чем работа с субмодулем. В статье рассмотрим, как организовать реестр пакетов в GitLab, а также различные подводные камни, поджидающие на пути к удобной работе с ним.

Что нужно знать нашим ML-сотрудникам

Недавно в комментариях к одному из постов в Варим ML меня спросили, какие навыки и знания нужны, чтобы у нас работать. Вопрос на самом деле очень важный - без правильного ответа невозможно нормально выстроить процессы найма и развития сотрудников. Можно быстро набросать дефолтный список - питончик, ML/DL, докер, и на этом закончить, но я решил зарыться в вопрос пообстоятельнее. Конечно, существуют самые разные родмапы, но лично мне они кажутся излишне общими, а я захотел поразмышлять именно про те скиллы, которые необходимы для работы в Цельсе, а главное про их необходимый уровень.

Low-code MVP для получения плана застройки участка по кадастровому номеру на базе Notion, Airtable и Telegram

Суть задачи: по кадастровому номеру участка необходимо получить несколько вариантов проектов застройки участка в формате .DWG (Autocad) со всеми расчетными показателями застройки.Low-code подход реализуется через использование Airtable в качестве базы данных и системы управления очередями заданий. Frontend реализуется на базе публичной страницы в Notion и чат-бота Telegram.

Pytest-фикстуры на человеческом

Хотел бы поделиться с Вами своим обьяснением того, как понять фикстуры и как начать их использовать в своих проектах, тем самым начать радоваться жизни)Вероятно, даже продвинутый QA Automation найдет что-то новое, но моя цель обьяснить на пальцах эту тему начинающим, ибо именно в ней зачастую происходят затыки.

Объект многоточие в Python

В этой статье мы подробнее рассмотрим объект многоточия, где можно использовать его в повседневной практике программиста, и какие известные пакеты Python используют его.

Моделирование лесных пожаров: теория, клеточный автомат на Python

Математические модели распространения огня являются важной частью борьбы с пожарами. Модели могут помочь определить, где может начаться пожар, как быстро он будет распространяться (и в каком направлении), и сколько тепла он будет выделять; эти важные подсказки могут спасти жизни и существенно сократить финансовые потери. Очень идеализированный лесной пожар может быть представлен с помощью простого клеточного автомата.

5 неочевидных возможностей FastAPI: упрощаем работу с бэкендом на Python

Пользовательские API-интерфейсы могут быть реализованы на Python с использованием нескольких фреймворков. В этой статье остановимся на особенностях работы с одним из самых популярных вариантов — платформой FastAPI, библиотеки которой активно используют такие технологические гиганты, как Microsoft, Netflix, Uber. Речь пойдет о некоторых расширенных функциях FastAPI, которые могут использовать в своих проектах те разработчики, у кого уже есть базовые знания о фреймворке.

13 tips and techniques for modern Flask apps