Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Telegram
Вы не поверите, но я уже и разработчиков Kandinsky 2.2 спрашивал, что такое CFG Scale в фундаментальном смысле, и нейронщиков всех мастей, однако так не получил внятного ответа. От обывательских блогов меня вообще теперь тошнит, ибо там одно и то же: параметр CFG Scale увеличивает силу следования подсказке... И все как бы, окей — сами разберемся.
Те, кто когда-нибудь хотел обучить своего диалогового чат-бота, непременно сталкивались с отсутствием датасетов с адекватными диалогами. В открытом доступе, в основном, лишь наборы комментариев с Пикабу и Хабра, парсинг телеграм чатов, и диалоги из литературы. Мягко говоря, всё это "не очень". Поэтому, мы решили использовать ChatGPT для генерации подходящего датасета.
Пару месяцев назад я рассказал вам о своем фреймворке для работы с различными брокерами сообщений - Propan.
Тезисно повторю: это идейный наследник FastAPI, но для написания асинхронных микросервисов (привет, Kombu). Он настолько облегчает взаимодействие с брокерами сообщений, что данный архитектурный паттерн переходит из разряда
В Python 3.8. появилась новая примечательная возможность — протоколы (protocols). Протоколы — это альтернатива абстрактным базовым классам (abstract base classes, ABC). Они позволяют пользоваться структурной подтипизацией (structural subtyping), то есть — осуществлять проверку совместимости классов исключительно на основе анализа их атрибутов и методов. В этом материале мы поговорим о протоколах в Python и разберём практические примеры работы с ними.
Стандартный интерфейс «Яндекс.Метрики» позволяет анализировать данные о посетителях сайта и их поведении достаточно подробно. Тем не менее, для решения задач глубокой аналитики стандартного функционала может оказаться недостаточно.
К тому же многим аналитикам привычнее и зачастую нужнее проводить аналитику в электронных таблицах (Excel, Google Sheet) или BI. Да, можно выгружать отчеты из «Метрики» сначала в Excel-файлы. Но на таком полуручном режиме оперативной и эффективной аналитики особо не построишь.
Я часто в своих проектах использую связку Django + RQ вместо Celery. RQ удобный и максимально простой инструмент среди популярных Task Queue решений в экосистеме Python.
Как с помощью двух мощных инструментов с открытым исходным кодом можно совместить привычный для пользователей интерфейс, надежность и мощь SQL, гибкость Python и командную работу как в Google Spreadsheet?
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
«Блин, вот бы создать свою игру, да чтобы с этим да этим.....» — наверное каждый человек не раз сталкивался с подобным желанием, но 95% подобных желаний оканчивались ничем. В этой статье я хочу рассказать о том, как я делал свою игру и какие ошибки совершал.
An in-depth look at ways to customize (and perhaps improve) Django's admin app.
Уменьшение размерности данных — это подход упрощения сложных наборов данных для облегчения их обработки. По мере того как данные растут и становятся более сложными, извлекать информацию становится все труднее, а визуализация становится более накладной. Методы уменьшения размерности данных решают эту проблему, предоставляя меньшее количество измерений (столбцов) при сохранении наиболее важной информации. Мы можем потерять некоторые детали, но получить более простое представление данных, которое легче обрабатывать и сравнивать.
Мы учимся, взаимодействуя с окружающей средой, и получаемые вознаграждения и наказания определяют наше поведение в будущем. Глубокое обучение с подкреплением привносит этот естественный процесс в искусственный интеллект и предполагает анализ результатов для выявления наиболее эффективных путей движения вперед. Агенты глубокого обучения с подкреплением могут способствовать успеху маркетинговых кампаний, прогнозировать рост акций и побеждать гроссмейстеров в Го и шахматах.
Попользовавшись множеством приложений вида «калькулятор калорий» и «трекер тренировок», пришел к выводу, что функционал подобных приложений не так широк, как этого бы хотелось, а доступ к более‑менее продвинутому функционалу стоит несоразмерно много для российского кошелька. Философия популярных приложений часто такова: вот, отслеживай съеденные калории, но чтобы контролировать соотношение БЖУ, отслеживать потребление воды и т. д. — плати деньгу. С вас 20 баксов в месяц, но только сегодня всего за 199$ можешь получить доступ на год. Ну что, пробиваем? (*утрированно*)
A step-by-step guide on how to set up a Python environment using VSCode and Docker. It explains why you’d use these tools at all, and walks you through what you need to get them going.
Using PyStack’s “forbidden magic” to debug deadlocks, segmentation faults, crashes and other difficult bugs in Python
Недавно я на практике применил одно интересное решение, которое давно хотел попробовать, и теперь готов рассказать, как своими руками такое можно сделать для любой другой аналогичной задачи. Речь пойдет о создании своей кастомизированной версии ChatGPT, которая отвечает на вопросы, учитывая большую базу знаний, которая по длине не ограничивается размером промта.