[PYTHON:TODAY]
Python скрипты, нейросети, боты, автоматизация. Всё бесплатно! Приват: https://boosty.to/pythontoday YouTube: https://clck.ru/3LfJhM Канал админа: @akagodlike Чат: @python2day_chat Сотрудничество: @web_runner Канал в РКН: https://clck.ru/3GBFVm
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram [PYTHON:TODAY]
El canal [PYTHON:TODAY] (@python2day) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 64 160 suscriptores, ocupando la posición 2 041 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 9 493 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 64 160 suscriptores.
Según los últimos datos del 04 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 200, y en las últimas 24 horas de 14, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 16.14%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 8.77% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 10 356 visualizaciones. En el primer día suele acumular 5 630 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 70.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como github, soft, install, pip, docker.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Python скрипты, нейросети, боты, автоматизация. Всё бесплатно!
Приват: https://boosty.to/pythontoday
YouTube: https://clck.ru/3LfJhM
Канал админа: @akagodlike
Чат: @python2day_chat
Сотрудничество: @web_runner
Канал в РКН: https://clck.ru/3GBFVm”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 05 junio, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.
git clone https://github.com/GH05TCREW/ghostcrew.git
cd ghostcrew
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
▶️ Использование:
python main.py
⚠️ Информация предоставлена исключительно с целью ознакомления. И побуждает обратить внимание на проблемы в безопасности.
♎️ GitHub/Инструкция
#python #soft #githubpip install -U transformers accelerate torch
▶️ Пример кода:
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch
model_name = "deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-base"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_name,
trust_remote_code=True,
torch_dtype=torch.float16, # если GPU поддерживает fp16
device_map="auto" # если есть GPU — будет использовать её
)
model.eval()
prompt = "Напиши telegram бота обратной связи на aiogram"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
device = next(model.parameters()).device
inputs = {k: v.to(device) for k, v in inputs.items()}
with torch.inference_mode():
outputs = model.generate(
**inputs,
max_new_tokens=180,
do_sample=True, # ВАЖНО: иначе temperature не влияет
temperature=0.7,
top_p=0.9
)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
➕ Плюсы:
— работает локально (после скачивания весов);
— легко встраивается в Telegram/Discord/CLI;
— можно ускорить на GPU через device_map="auto".
Если памяти мало — есть квантованные версии (4bit/8bit) и GGUF.
👍 Сохраняем
#python #soft #codegit clone https://github.com/kaifcodec/ytconverter.git
cd ytconverter/standalone/
./install.sh
PIP
pip install ytconverter
▶️ Запуск:
python3 ytconverter.py
♎️ GitHub/Инструкция
#python #soft #github
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