Книжный Python

В этой статье мы проведём ревизию джентльменского набора LLM инженера. Для этого мы изучим функционал, методы работы и даже заглянем в исходный код таких библиотек, как PyTorch, Transformers, Accelerate, Bitsandbytes, PEFT и Unsloth. Эти знания позволят вам видеть за списком импортов не просто названия, а четкую структуру, на которой держится ваше приложение.

В этой статье я собрал практическую шпаргалку (Cookbook) по библиотеке Seaborn. Разберем, как одной строкой строить красивые Heatmap, Boxplot и Pairplot. Минимум теории, максимум готовых рецептов (copy-paste), которые покроют 90% задач аналитика.

В этой статье — эксперимент на грани здравого смысла: разложить фильм на пиксели, превратить кадры в строки и посмотреть, что получится, если к видео применить привычный SQL. Без обещаний пользы и универсальности — зато с честным разбором того, где такой подход неожиданно работает, а где начинает сопротивляться сама природа данных.

В этой статье поговорим о том, что получилось: от выбора моделей до их оптимизации и интеграции в React Native, а также поделюсь своим открытым кодом запуска, обучения и экспортом моделей нейронных сетей в ONNX, и ссылками на датасеты и проекты с нейронными сетями для растений.

Добрый день, утро, вечер или ночь. Меня зовут Константин, я тестировщик, занимаюсь написанием авто-тестов на Python и в данной статье опишу пример тестирования gRPC и подготовки авто-тестов на примере программного обеспечения для сбора, обработки и передачи данных в системах промышленной автоматизации.

Освоить Python с нуля быстро, интерактивно и результативно — вполне реально! Перед вами не просто учебник, а полноценный курс по обучению программированию на популярном языке Python, разработанный с упором на немедленное применение полученных знаний на практике. Благодаря доступу к специальному браузерному компилятору, понятным объяснениям и концентрации на практических задачах вы начнете уверенно программировать уже с первых страниц и быстро обретете уверенность в своих действиях.

Списки (list) и словари (dict) — это фундамент Python, но часто мы заставляем их делать работу, для которой они не предназначены. Если вы до сих пор пишете if key not in d: d[key] = [], используете list.pop(0) на больших данных или пытаетесь запомнить, что в вашем кортеже лежит под индексом [3], — эта статья для вас.

Всем привет! Меня зовут Артем, я Data Scientist компании RAFT. Сегодня я расскажу об своем pet проекте по объяснению правил для настольных игр. Цель данного проекта — понять, как можно собрать RAG агента без использования больших библиотек.

Почему векторной базы/RAG недостаточно для качественной памяти ИИ-агентов. Приближаем поведение агента к человеческому с помощью архитектурных решений поверх LLM