50319
Всё самое интересное из мира Python Сотрудничество, реклама: @devmangx Работаем с @Spiral_Yuri РКН: https://clck.ru/3GMMF6
🔥 Пожизненная PRO-подписка на easyoffer по цене одного года.
Беспрецедентная акция на PRO-тариф сайта для подготовки к собеседованию на программиста, тестировщика, проектного менеджера и другие IT-профессии.
⚙️ Доступные функции сейчас:
1. База вопросов из реальных технических собеседований с вероятностью встречи и примерами ответов.
2. База задач с этапа live-coding.
3. База 1100+ реальных собеседований, в том числе в топовые компании (Сбер, Авито, Яндекс, WB, OZON, МТС и др.) на позиции Junior/Middle/Senior.
4. База 400+ тестовых заданий от компаний.
5. Аналитика ТОП-требований из вакансий для лучшего написания резюме по ключевым словам.
6. Тренажеры для подготовки к собеседованию. В том числе тренажер «Реальное собеседование» со сценарием вопросов под конкретную компанию.
⌛️ Функции, которые появятся в ближайшие полгода:
1. Агрегатор вакансий из Telegram, сайтов компаний и джоббордов.
2. Улучшение и оптимизация резюме, чтобы проходить ATS-системы.
3. Генерация уникального резюме и сопроводительного письма под вакансию.
Акция до 20 февраля (включительно) на PRO-тариф. Покупаешь сейчас один раз — пользуешься всю жизнь без лимита, включая все будущие функции.
👉 Смотри подробности тарифа и покупай на easyoffer
Пока ElevenLabs 🤩
Вышел новый сервис Voicebox и он клонирует почти любой голос всего по нескольким секундам аудио и полностью локально на твоей машине.
Без загрузок в облако. Никакие голосовые данные не покидают девайс.
Работает на Qwen3-TTS, прорывной голосовой модели от Alibaba.
→ Загружаешь пару секунд аудио
→ Получаешь почти идеальный клон голоса
→ Генеришь речь на любом языке
→ Миксуешь мульти-голосовые диалоги в DAW-подобном таймлайне
Всё локально. Ноль зависимости от облака.
100% open source. Лицензия MIT.
macOS + Windows уже доступны. Linux скоро.
👉 @PythonPortal
Настройка среды разработки: VSCode, Docker для Python-проектов. Debug внутри контейнера
В этой статье мы подробно рассмотрим процесс установки и настройки всех необходимых инструментов для эффективной разработки Python-приложений с использованием FastAPI, Docker и Docker Compose. Вы узнаете, как создать изолированную среду для вашего проекта, настроить отладку и обеспечить бесперебойную работу вашего приложения.
👉 @PythonPortal
Используйте itertools вместо циклов
Хотя циклы это круто, но у них есть ограничения, особенно в современных стилях программирования и для некоторых типов задач. Понимание этих ограничений помогает выбрать правильный инструмент под задачу. Каждая итерация цикла в Python дает накладные расходы интерпретатора, например проверки типов и управление памятью. На больших датасетах это может заметно накапливаться.
Чтобы обойти это ограничение, в Python есть удобная встроенная библиотека itertools. Например, допустим, вам нужно сгенерировать все уникальные пары из заданного списка. Порядок не важен, и ни один элемент не должен образовывать пару сам с собой.
Чтобы не раздувать код и снизить риск багов, можно использовать библиотеку itertools. Функция itertools.combinations() напрямую генерирует все уникальные комбинации элементов из iterable без повторений и без учета порядка.
Вот как можно переписать код, используя combinations из itertools:
from itertools import combinations
def get_unique_pairs_itertools(items):
return list(combinations(items, 2))
my_list = ['A', 'B', 'C', 'D']
print(get_unique_pairs_itertools(my_list))
Output:
[('A', 'B'), ('A', 'C'), ('A', 'D'), ('B', 'C'), ('B', 'D'), ('C', 'D')]
NVIDIA раздает бесплатные API-ключи.
Причем можно использовать не только их модели, но и сторонние, вроде Kimi-k2, Minimax и другие.
👉 @PythonPortal
Hands-On Large Language Models
Внутри:
Глава 1: Введение в языковые модели
Глава 2: Токены и эмбеддинги
Глава 3: Разбираем Transformer LLM изнутри
Глава 4: Классификация текста
Глава 5: Кластеризация текста и тематическое моделирование
Глава 6: Prompt engineering
Глава 7: Продвинутые техники и инструменты генерации текста
Глава 8: Семантический поиск и retrieval-augmented generation (RAG)
Глава 9: Мультимодальные большие языковые модели
Глава 10: Создание моделей текстовых эмбеддингов
Глава 11: Fine-tuning representation-моделей под классификацию
Глава 12: Fine-tuning generation-моделей
GitHub: http://github.com/HandsOnLLM/Hands-On-Large-Language-Models
👉 @PythonPortal
Google выкатил бесплатного убийцу Duolingo
Называется Little Language Lessons. Он генерит кастомных собеседников для практики, гайды по сленгу и визуальные колоды словаря для 40+ языков.
✓ 40+ языков (английский, немецкий, китайский и т.д.)
✓ 0% подписок и платных планов
✓ 100% практическая польза
👉 @PythonPortal
Знакомьтесь: Microsoft Agent Framework
Новая open-source библиотека на Python для сборки агентов.
Microsoft Agent Framework это набор средств разработки с открытым исходным кодом для разработки AI-агентов и multi-agent воркфлоу на Python.
Он собирает и расширяет идеи из проектов Semantic Kernel и AutoGen, объединяя их сильные стороны и добавляя новые возможности.
Semantic Kernel и AutoGen были первыми, кто нормально оформил концепции AI-агентов и multi-agent оркестрации.
Agent Framework это прямой наследник, сделанный теми же командами. Он сочетает простые абстракции AutoGen для single-agent и multi-agent паттернов с enterprise-фичами Semantic Kernel: управление состоянием на потоках, type safety, фильтры, телеметрию, плюс широкую поддержку моделей и эмбеддингов.
👉 @PythonPortal
Тот самый разработчик на удалёнке в час дня, когда ему говорят, что пора бы работать уже
👉 @PythonPortal
Для тех, кто регулярно работает с PDF, где данные как будто намеренно спрятали (таблицы едут, колонки пляшут, сканы, кривой лэйаут) - вот хелпер: PDF-Extract-Kit 1.0.
Это специализированная модель для извлечения структурированных данных из документов
👉 @PythonPortal
Твоя Python-прога может внезапно встать колом на несколько секунд. Обычно виноват garbage collector, который пошел “наводить порядок” в памяти.
И важный момент: это может случиться даже если ты сейчас почти не аллоцируешь и не освобождаешь память. И пауза не из-за того, что он долго “чистит” память в прямом смысле.
Достаточно, чтобы программа когда-то создала очень много объектов. Даже если ты эти объекты удержал (они живые и никуда не деваются), проблема все равно останется.
В Python есть инструменты, чтобы с этим разбираться. А если спросишь, твой любимый ИИ разложит все по полочкам.
Читать статью 🙈
👉 @PythonPortal
Кто-то собрал ИИ, который одновременно пишет код и лазит по вебу.
Называется Accomplish и работает локально, не сжигая API-кредиты.
Без Claude Desktop. Без Cursor. Без ежемесячных подписок.
Большинство AI-инструментов для кодинга заставляют выбирать что-то одно:
Claude Desktop → только работа с компьютером
Cursor → только кодинг
Windsurf → только кодинг
Accomplish объединяет обе возможности, чтобы Claude мог и изучить библиотеку, и сразу внедрить ее, не переключаясь между инструментами.
Ты просишь: "Найди самые свежие доки Stripe API и собери платежную интеграцию"
Accomplish:
1. Открывает браузер → читает документацию Stripe
2. Пишет Python-код на основе актуального API
3. Тестирует интеграцию
4. Дебажит ошибки
Все в одной сессии. Без переключения контекста.
100% open source.
👉 @PythonPortal
Кто-то собрал тулзу, которая СНИМАЕТ ЦЕНЗУРУ у LLM за 45 минут одной-единственной командой
Называется HERETIC 👌
Вот как это работает и почему об этом сейчас все говорят:
Короткий контекст: ЛЛМки поставляются с safety-alignment, поэтому на некоторые промпты они отвечают отказом.
Техника, чтобы это убрать, называется abliteration: находят “направление отказа” внутри весов модели, а затем математически СТИРАЮТ его.
Проблема? Делать это руками нормально было медленно, нестабильно по результатам и требовало глубоких знаний в ML.
HERETIC автоматизирует ВЕСЬ процесс.
Ты даешь ему имя модели, он прогоняет вредные и безвредные промпты, мапит, где именно “живёт отказ” в residual stream, а потом через байесовскую оптимизацию подбирает лучшие параметры “удаления”.
Старые инструменты использовали ФИКСИРОВАННЫЙ вес абляции для всех слоев. HERETIC использует гибкое ядро весов, типа ручки громкости, которая на разной глубине сети может усиливаться или ослабляться.
Плюс он обрабатывает MLP и attention heads ОТДЕЛЬНО. MLP более хрупкие, поэтому для них операция более “щадящая”.
Один тестер прогнал heretic-модель через приватный IQ-тест для LLM, где даже GPT-4 спотыкается.
Идеальный результат.
Другой назвал heretic-вариант gpt-oss 20b ЛУЧШЕЙ “uncensored” моделью, которую он пробовал.
Мы прошли путь от “пожалуйста, джейлбрейкни мою модель 500-словным промптом, который ломается со следующим апдейтом” к “математически удалить цепь отказа за 45 минут, и это НАВСЕГДА”.
Это не “патчится обратно”, это НЕ джейлбрейк: веса ИЗМЕНЕНЫ навсегда.
И поскольку HERETIC оптимизирует минимальную потерю интеллекта, ты не меняешь capability на свободу… ты получаешь И ТО, И ДРУГОЕ
“uncensored”-версия больше не “тупой кузен”, это та же модель, только без намордника.
👉 @PythonPortal
Meta недавно закрыла одну из самых больших болей в RAG
Большинство RAG-систем просто жгут бюджет. Они вытаскивают 100 чанков, когда тебе реально нужно 10. Они заставляют LLM переваривать тысячи нерелевантных токенов. В итоге ты платишь за вычисления, которые вообще не нужны.
Meta AI это порешали.
Они сделали REFRAG, новый подход к RAG, который сжимает и фильтрует контекст еще до того, как он попадет в LLM. Результаты звучат дико:
▪️в 30.85 раза быстрее time-to-first-token
▪️контекстные окна в 16 раз больше
▪️в 2-4 раза меньше обрабатываемых токенов
▪️обгоняет LLaMA на 16 RAG-бенчмарках
Чем REFRAG отличается:
Классический RAG просто сваливает все в LLM. Каждый чанк. Каждый токен. Даже мусор, который не по делу.
А REFRAG работает на уровне эмбеддингов:
↳ сжимает каждый чанк в один эмбеддинг
↳ RL-политика (обученная через reinforcement learning) скорит каждый чанк по релевантности
↳ только лучшие чанки разворачиваются и отправляются в LLM
↳ остальное остается сжатым или вообще отфильтровывается
То есть LLM обрабатывает только то, что реально важно.
Пайплайн простой:
1. Закодируй документы и сохрани их в векторной базе
2. Когда приходит запрос, как обычно достань релевантные чанки
3. RL-политика оценивает сжатые эмбеддинги и выбирает лучшие
4. Выбранные чанки разворачиваются в полные token-эмбеддинги
5. Отклоненные чанки остаются одиночными сжатыми векторами
6. Все вместе уходит в LLM
Итог: можно прогонять в 16 раз больше контекста в 30 раз быстрее без потери точности.
Ссылка на доки
👉 @PythonPortal
Где-то в офисе чудак собрал толпу
👉 @PythonPortal
Самая шокирующая статья, которую я сегодня прочитал: обязательно в стиле ШОК-КОНТЕНТ 😱
Автор этой истории: мейнтейнер популярной Python-библиотеки matplotlib.
Недавно ему прилетел PR от AI-агента. Автор по правилам просто закрыл PR.
И что сделал AI-агент дальше? Он самовольно пошел “мстить”: нагуглил историю вкладов автора в код, персональную инфу, после чего написал и публично опубликовал атакующую статью “Gatekeeping in Open Source: The Scott Shambaugh Story”.
Вот она 😅
В статье в основном куча бреда, цель простая: унизить и надавить на автора, чтобы он принял этот PR.
Это реально крипово. Ощущение, что “Скайнет” уже где-то рядом.
Ссылка на PR, можно зайти посмотреть: https://github.com/matplotlib/matplotlib/pull/31132
👉 @PythonPortal
Паттерны проектирования это проверенные решения типовых проблем в разработке. Если ты ловил себя на том, что постоянно пишешь одно и то же при создании объектов или мучаешься с управлением разными типами объектов, то фабрика (factory pattern) может быть ровно тем, что нужно.
В этом туториале ты узнаешь, что такое фабрика, зачем она полезна и как её реализовать в Python. Соберём практичные примеры, которые покажут, когда и как применять этот паттерн в реальных задачах.
Код можно найти на GitHub
👉 @PythonPortal
Ну нет, не сейчас, я занят, лежу на кровати
👉 @PythonPortal
Наглядно, как работает простая нейронная сеть ANN на 50 нейронов на 2 уровнях
👉 @PythonPortal
Шпаргалка по Agent Skills, очевидно и по делу.
👉 @PythonPortal
Работаю в крупном банке если что
👉 @PythonPortal
Python UV x Docker совет
Иногда полезно ставить зависимости в несколько шагов.
Например, чтобы лучше работал кэш слоев при сборке Docker-образа.
Сначала ставим только зависимости.
Потом копируем проект и ставим уже сам проект.
Зачем делить на два шага?
Docker собирает образ слоями: если слой закэширован, он не пересобирается, пока не изменились входные файлы.
Если отделить установку зависимостей от установки проекта:
▪️Если меняется только main.py, Docker переиспользует закэшированный слой с зависимостями (быстрее)
▪️Если меняется только pyproject.toml, Docker пересобирает слои начиная с этого места (и это правильно, потому что зависимости поменялись)
Без такого разделения любое изменение кода заставит заново переустанавливать все зависимости.
# Install the project's dependencies using the lockfile and settings
RUN --mount=type=cache,target=/root/.cache/uv \
--mount=type=bind,source=uv.lock,target=uv.lock \
--mount=type=bind,source=pyproject.toml,target=pyproject.toml \
uv sync --locked --no-install-project
# Then, add the rest of the project source code and install it
# Installing separately from its dependencies allows optimal layer caching
COPY . /app
RUN --mount=type=cache,target=/root/.cache/uv \
uv sync --locked
Расширение PostgreSQL для RAG и агентских приложений: pgai
Питоновская библиотека, которая превращает PostgreSQL в нормальный, продовый retrieval-движок для RAG и агент-приложений.
Автоматом создает и синхронизирует векторные эмбеддинги из данных в PostgreSQL и документов в S3. Эмбеддинги автоматически обновляются при изменении данных.
Мощный векторный и семантический поиск на pgvector и pgvectorscale.
Есть batch-обработка для эффективной генерации эмбеддингов, плюс встроенная обработка падений модели, rate limit’ов и всплесков латентности.
Работает с любым PostgreSQL, включая Timescale Cloud, Amazon RDS, Supabase и т.д.
👉 @PythonPortal