Python RU

🔍 veRL — это гибкая, эффективная и промышленная среда обучения с подкреплением (RL), разработанная для больших языковых моделей (LLM)! 💡 Обучение с подкреплением — это тип машинного обучения, в котором агент обучается принимать решения, взаимодействуя с окружающей средой, чтобы максимизировать награду. Агент выбирает действия, исходя из текущего состояния среды, и получает обратную связь в виде награды или штрафа. Основной задачей является улучшение стратегии (политики), чтобы в будущем принимать более эффективные решения. Это используется в таких областях, как игры (например, AlphaGo), робототехника, автономные системы и оптимизация процессов. 🔐 Лицензия: Apache-2.0 🖥 Github @pro_python_code

🖥 Rio — интуитивно понятная платформа для разработки веб-приложений, целиком построенная на Python. Вам не придется писать ни строчки кода на HTML, CSS или JavaScript, чтобы создать современное и красивое приложение. Rio интегрирует компоненты в стиле React прямо в Python. Вы можете выбирать из множества готовых элементов и комбинировать их для создания полноценных приложений. Приложения, разработанные с использованием Rio, могут запускаться как локально, так и в сети. Установка: pip install rio-ui 🖥 GitHub

🌟 Boltz-1: открытая модель для предсказания структуры биомолекулярных комплексов. Boltz-1 - первая доступная модель с открытым исходным кодом, которая достигает точности AlphaFold3 в прогнозировании 3D-структур белков, РНК, ДНК и небольших молекул. Boltz-1 основана на архитектуре AlphaFold3, но включает ряд модификаций, повышающих точность и общую эффективность модели. Архитектура состоит из модуля множественного выравнивания последовательностей (MSA), модуля PairFormer и диффузионной модели, работающую на двух уровнях разрешения: тяжелые атомы и токены. Токены представляют собой аминокислоты для белков, основания для РНК и ДНК, а также отдельные тяжелые атомы для других молекул. Boltz-1 использует диффузионную модель, аналогичную AlphaFold3, но Boltz-1 использует жесткое выравнивание с помощью алгоритма Кабша после каждого шага процедуры вывода, чтобы гарантировать, что интерполированная структура более похожа на очищенную от шума выборку. Это уменьшает дисперсию потерь денойзинга и предотвращает переобучение модели. Обучение модели проводилось на структурных данных из PDB, выпущенных до 30 сентября 2021 года, с разрешением не менее 9Å. Чтобы ускорить обучение, разработчики Boltz-1 применили алгоритм сопряжения MSA с использованием таксономической информации, унифицированный алгоритм кадрирования и алгоритм определения кармана связывания. Обучение модели заняло 68 тысяч шагов с размером пакета 128, что меньше, чем у AlphaFold3. Оценка Boltz-1 была выполнена на датасете CASP15 и на наборе PDB, специально созданном разработчиками для тестирования. Результаты показали, что Boltz-1 сопоставима по точности с Chai-1, закрытой репликацией AlphaFold3. Обе модели демонстрируют схожие показатели среднего LDDT и среднего TM-score. Boltz-1 продемонстрировала преимущество в предсказании взаимодействия белок-лиганд на наборе данных CASP15. Прикладная реализация инференса, доступная в репозитории на Github, может принимать на вход форматы: 🟢Fasta file, для большинства кейсов использования; 🟢Комплексная YAML-схема для более сложных случаев; 🟢Каталог с файлами для пакетной обработки. Подробные инструкции для процесса прогнозирования и дообучения опубликованы в репозитории с кодом. ▶️Локальный инференс:

# Install boltz with PyPI
pip install boltz

# run inference
boltz predict input_path

📌Лицензирование: MIT License. 🟡Модель 🟡Техотчет 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #Diffusion #3D #Biomolecular

🔥 Огромный репозиторий, который фильтрует и собирает лучшие инструменты для веб-разработки на Python! 🔐 Лицензия: CC-BY-SA-4.0 🖥 Github @pro_python_code

🔥 awesome-opensource-boilerplates — коллекция ссылок на готовые шаблоны и инструменты для разработки на всевозможных языках! 🔐 Лицензия: Apache-2.0 🖥 Github @pro_python_code

🖥 При работе с асинхронным кодом на #Python не используйте "time.sleep()", так как это заблокирует основной цикл. Вместо этого используйте `async.sleep()`. @pro_python_code

Ответьте на 3 вопроса, чтобы получить вводные занятия к курсу «Алгоритмы и структуры данных» 🔥Получите вводные занятия, ответив на 3 вопроса – https://proglib.io/w/2ddea16f На вводной части вас ждут: 1. Лекция «Производительность алгоритмов» от руководителя разработки Яндекс.Самокатов; 2. Лекция «Итеративные сортировки и линейные сортировки» от аспирант департамента искусственного интеллекта ВШЭ; 3. Практические задания после лекций; 4. Ссылки на дополнительные материалы для самостоятельного изучения. ⚡️Переходите и начинайте учиться уже сегодня на полном курсе по Алгоритмам и структурам данных– https://proglib.io/w/0e8b3074 Реклама. ИП Дрёмов Артём Сергеевич, ИНН 771391651571. Erid 2Vtzqwxp3gS

🖥 Вывод календаря на 2025 год с помощью Python @pro_python_code

🔍 dstack — инструмент с открытым исходным кодом, предназначенный для упрощения работы с вычислительными нагрузками, требующими GPU! Основная цель проекта — сделать разработку, обучение и развертывание генеративных моделей ИИ более доступным и простым процессом, независимо от того, где они выполняются: в облаке или локально. 🔍 Основные особенности: 🌟 Альтернатива Kubernetes и Slurm: dstack упрощает оркестрацию контейнеров для задач машинного обучения и аналитики данных. 🌟 Поддержка мультиоблачных и локальных решений: позволяет запускать приложения на любой платформе, включая облачные сервисы (AWS, GCP, Azure) и локальные сервера. 🌟 Совместимость с GPU и TPU: поддерживает оборудование NVIDIA, AMD и TPU для более эффективной работы с высокопроизводительными нагрузками. 🌟 Интеграция с существующими инструментами: позволяет легко интегрировать существующие решения в ваш рабочий процесс. 🔐 Лицензия: MPL-2.0 🖥 Github @pro_python_code

🖥 Крутой Roadmap для Python-разработчика в 2024 году 1. Основы Python Изучите: - Переменные и типы данных - Условные операторы и циклы - Функции 2. Основные структуры данных Практика: - Списки, множества, словари - Стек, очередь, связанный список - Алгоритмы сортировки и поиска 3. Погружение в объектно-ориентированное программирование (ООП) Понять: - Классы и объекты - Наследование - Инкапсуляция и полиморфизм 4. Изучение веб-фреймворков Начните с: - Flask (для начинающих) - Django (для опытных разработчиков) 5. Разработка API с использованием Flask/Django Ключевые концепции: - Операции CRUD - Аутентификация - Работа с данными JSON 6. Интеграция баз данных с Python - Базы данных SQL: SQLite, PostgreSQL - NoSQL базы данных: MongoDB 7. Тестирование кода на Python Основные инструменты: - Модульное тестирование (unittest, pytest) - Отладка (pdb) 8. Продвинутые темы Python Глубокое погружение: - Декораторы - Генераторы - Менеджеры контекста 9. Развёртывание приложений Python Методы развёртывания: - Разворачивание на Heroku - Контейнеризация с помощью Docker 10. Создание и развёртывание проектов Реализуйте проекты: - Веб-приложения (Flask/Django) - Сервисы API - Проекты анализа данных #doc #python #roadmap @pro_python_code

⚡️Легкий способ получать свежие обновления и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь: МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ: t.me/ai_machinelearning_big_data C++ t.me/cpluspluc Python: t.me/pythonl Linux: t.me/linuxacademiya Хакинг: t.me/linuxkalii Devops: t.me/DevOPSitsec АНАЛИЗ Данных: t.me/data_analysis_ml Javascript: t.me/javascriptv C#: t.me/csharp_ci Java: t.me/javatg Базы данных: t.me/sqlhub Python собеседования: t.me/python_job_interview Мобильная разработка: t.me/mobdevelop Docker: t.me/DevopsDocker Golang: t.me/Golang_google React: t.me/react_tg Rust: t.me/rust_code ИИ: t.me/vistehno PHP: t.me/phpshka Android: t.me/android_its Frontend: t.me/front Big Data: t.me/bigdatai Собеседования МЛ: t.me/machinelearning_interview МАТЕМАТИКА: t.me/data_math Kubernets: t.me/kubernetc Разработка игр: https://t.me/gamedev 💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy Папка FRONTEND: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy 😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog 🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers 🧠ИИ: t.me/vistehno 🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses 📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy

yt-dlg представляет собой кроссплатформенную программу с графическим интерфейсом для работы с загрузчиком медиа youtube-dl, разработанную на языке Python. Приложение поддерживает скачивание видео и аудиофайлов с большинства известных видеохостингов. Оно также предоставляет возможность задавать минимальные и максимальные размеры загружаемых файлов, выбирать диапазон дат для загрузки видео, а также возобновлять прерванные загрузки. Кроме того, программа обладает множеством других полезных функций. Подробнее о проекте можно узнать на GitHub: https://github.com/oleksis/youtube-dl-gui.

🔵 Занимаешься IT и ищешь свежие идеи? На этом канале собраны инсайды СЕО 1win о развитии iGaming-бизнеса. Узнай, как управлять крупной компанией в высококонкурентной нише, используя новые технологии и тренды. Подписывайся на Owner 1win и будь в теме!

👩‍💻 Серия видео по введению в программирование на Python от одного из лучших вузов мира MIT! 🔗 Ссылка: *клик* @pythonl

🖥 Sqlite-web Это удобная веб-админка для управления базами данных SQLite, разработанная на Python. $ pip install sqlite-web 🖥 GitHub: https://github.com/coleifer/sqlite-web @pro_python_code

🖼 php-jpeg-injector — скрипт на Python, который встраивает PHP-код в JPEG-изображения. Этот код можно использовать в веб-приложениях, где JPEG-файлы обрабатываются через библиотеку GD. 🌟 Скрипт позволяет внедрить полезную нагрузку в неиспользуемые данные изображения, которые могут быть интерпретированы сервером как PHP-код при определенных условиях. 🖥 Github @pro_python_code

👩‍💻 Создание конвейера потоковой передачи данных в реальном времени с использованием Kafka, Flink и Postgres! 🕞 Продолжительность: 1:00:51 🔗 Ссылка: *клик* #курс #python #kafka @pro_python_code