Python/ django

🔥 10 Python-библиотек, которые должен знать каждый разработчик LLM и GenAI 1️⃣ [LangChain](https://www.langchain.com/) Фреймворк для создания LLM-приложений, агентов и инструментов. Позволяет соединять языковые модели с базами данных, API и внешними сервисами. Идеален для построения RAG-систем, чат-ботов и аналитических ассистентов. 2️⃣ [LangGraph](https://github.com/langchain-ai/langgraph) Надстройка над LangChain для создания сложных многоагентных систем. Поддерживает условную логику, ветвления и сохранение состояния. Используется для разработки автономных агентов, которые сотрудничают и планируют задачи. 3️⃣ [Docling](https://github.com/DS4SD/docling) Инструмент для анализа и извлечения информации из документов. Объединяет LLM, LangChain и RAG-подход для “умного” чтения PDF, таблиц и сканов. Подходит для систем документооборота, юридических и научных данных. 4️⃣ [OpenAI Python SDK](https://github.com/openai/openai-python) Официальная библиотека для работы с моделями GPT-4o, DALL-E, Whisper и другими API OpenAI. Позволяет вызывать модели, генерировать текст, изображения и транскрибировать аудио в несколько строк кода. Главный инструмент для интеграции мощных моделей в свои Python-приложения. 5️⃣ [Markitdown (Microsoft)](https://github.com/microsoft/markitdown) Библиотека от Microsoft для создания интерфейсов LLM-приложений с использованием Markdown. Позволяет описывать UI и рабочие процессы прямо в тексте — быстро, удобно и без JavaScript. Полезна для автоматизации LLM-воркфлоу и простых чат-интерфейсов. 6️⃣ [Streamlit](https://streamlit.io/) Фреймворк для построения интерактивных AI-дашбордов и веб-приложений. Позволяет визуализировать результаты модели, строить формы ввода, графики и интерактивные элементы. Отличный выбор для быстрой демонстрации или внутреннего прототипа GenAI-проекта. 7️⃣ [FastAPI](https://fastapi.tiangolo.com/) Высокопроизводительный фреймворк для создания REST и WebSocket API. Идеален для деплоя ML и LLM моделей в продакшене. Быстрый, типизированный и легко масштабируемый — стандарт де-факто в AI-бэкендах. 8️⃣ [Faiss](https://github.com/facebookresearch/faiss) Библиотека для векторного поиска и кластеризации эмбеддингов. Молниеносно ищет похожие тексты, изображения или документы в огромных наборах данных. Необходима в RAG-системах, рекомендациях и семантическом поиске. 9️⃣ [SentenceTransformers](https://www.sbert.net/) Набор моделей для генерации эмбеддингов предложений, текстов и документов. Даёт качественные векторные представления для поиска, кластеризации и анализа смысловой близости. Отлично работает вместе с Faiss и LangChain. 🔟 [MLflow](https://mlflow.org/) Инструмент для трекинга экспериментов, управления моделями и деплоя ML-проектов. Позволяет отслеживать метрики, сравнивать версии и хранить модели в централизованном реестре. Незаменим при построении воспроизводимого и управляемого MLOps-процесса. ⚙️ Эти библиотеки формируют единый стек для создания LLM-агентов, RAG-систем, аналитических ассистентов и AI-сервисов — от эксперимента до продакшена. @pythonl

🧠 Дискретные диффузионные модели для генерации текста Репозиторий предлагает аннотированную реализацию модели дискретной диффузии для генерации текста, основанную на архитектуре "baby GPT" от Андрея Карпаты. Используя подход денойзинга, модель восстанавливает и генерирует текст, обучаясь на примерах, таких как произведения Шекспира. 🚀 Основные моменты: - Обучение на текстах с использованием дискретных диффузионных моделей. - Параллельная генерация токенов вместо последовательной. - Включает математическую основу и адаптацию существующих архитектур. - Применение к различным наборам данных и настройкам модели. 📌 GitHub: https://github.com/ash80/diffusion-gpt #python

🖥 Microsoft представила новый цикл лекций по Python и искусственному интеллекту. В курсе собрали актуальную информацию по коллегу на Python и создании продвинутых ИИ помощников, основанных. • Содержание: Курс включает 9 лекций, дополненных видеоматериалами, подробными презентациями и примерами кода. Обучение разработке ИИ-агентов доступно даже для новичков в кодировании. • Темы: В лекциях рассматриваются такие темы, такие как RAG (Retrieval-Augmented Generation), эмбеддинги, агенты и протокол MCP. Идеальный план на выходные - углубиться в ИИ! https://github.com/orgs/azure-ai-foundry/discussions/166

🤖 Dexter: Автономный финансовый исследователь Dexter - это интеллектуальный агент, который анализирует финансовые данные, планирует задачи и учится на ходу. Он превращает сложные финансовые вопросы в четкие исследовательские планы, используя актуальные рыночные данные и самопроверку для достижения точных ответов. 🚀Основные моменты: - Автоматическое планирование задач для сложных запросов - Автономное выполнение с использованием финансовых инструментов - Самопроверка и итерации для повышения точности - Доступ к актуальным финансовым данным - Защита от бесконечного выполнения задач 📌 GitHub: https://github.com/virattt/dexter

🧠 The Markovian Thinker: Революция в обучении LLM The Markovian Thinker предлагает новый подход к обучению языковых моделей с использованием фиксированного размера состояния, что снижает вычислительные затраты. Метод Delethink разбивает генерацию на фиксированные части, позволяя модели эффективно продвигать мысли, сохраняя контекст. 🚀Основные моменты: - Новый парадигма "Марковское мышление" для LLM. - Метод Delethink использует фиксированные размеры контекста. - Сравнение с LongCoT показывает лучшие результаты при меньших затратах. - Поддержка масштабирования до 96K токенов. - Применение в современных LLM, таких как GPT-OSS и Qwen3. 📌 GitHub: https://github.com/McGill-NLP/the-markovian-thinker

🖥 PostgreSQL: LATERAL JOIN Иногда тебе нужно выполнить подзапрос, который зависит от строки из внешнего запроса, например, выбрать последние покупки для каждого пользователя или самые дорогие товары из категории. Обычный JOIN не справится, но есть мощный инструмент - LATERAL JOIN. Он позволяет вызывать подзапрос для каждой строки внешней таблицы, сохраняя контекст. Этот приём часто заменяет громоздкие запросы или оконные функции и работает значительно быстрее на PostgreSQL. Используй его, когда нужно сделать что-то «на лету» для каждой записи. Хочешь больше таких фишек? Подписывайся на нас и каждый день получай свежие и нестандартные советы, которые реально прокачают твои навыки разработчика!

Выбираем последние заказы для каждого клиента

SELECT u.id,
       u.name,
       o.id AS last_order_id,
       o.total
FROM users u
JOIN LATERAL (
    SELECT *
    FROM orders o
    WHERE o.user_id = u.id
    ORDER BY o.created_at DESC
    LIMIT 1
) o ON TRUE;

🖥 Python 3.15 - что нового Вышла новая версия Python 3.15, и в ней несколько заметных обновлений, особенно для тех, кто работает с производительностью и отладкой. 🔧 Главные изменения: - Добавлен новый модуль profiling.sampling — инструмент статистического профилирования, который позволяет анализировать производительность кода без пауз и overhead’а. - Оптимизирована стандартная библиотека: многие функции теперь работают быстрее. - Улучшен сборщик мусора и работа с памятью. - Расширена поддержка аннотаций типов. - Повышена стабильность и снижена нагрузка на интерпретатор при многопоточности. 📈 Зачем обновляться: - Новый профайлер поможет находить узкие места в коде без остановки приложения. - Версия стабильна и готова для продакшена. - Меньше задержек, меньше overhead, лучше работа с async-кодом и большими данными. Подробнее: https://docs.python.org/3.15/whatsnew/3.15.html #Python #Update #Performance #Developers @pythonl

🚀 Хотите стать разработчиком на Python — без нудной теории и долгих видео? Наш курс — это не очередная «онлайн-школа с лекциями». Это путь с нуля до первой работы, где вы учитесь, кодите и зарабатываете. Что вас ждёт  💻 80% практики — с первого дня пишете код, а не смотрите, как это делает кто-то другой. 🧑‍💻 Наставник рядом — ментор отвечает на вопросы, делает ручное код-ревью, помогает не застрять. 🔧 Реальные проекты — стажировка на коммерческих задачах, а не «учебные ToDo-листы». 💼 Гарантия трудоустройства — не найдете работу после курса — вернём деньги. Курс подойдет, если вы: — Новичок, который хочет войти в IT с нуля; — Разработчик, желающий перейти в веб на Python; — Хотите получить коммерческий опыт в резюме; — Устали «учиться без результата». 🚀98% наших выпускников успешно трудоустроились в крутые компании! Стартуем в ноябре! Успейте забронировать место! ✉️ Напишите нам в Телеграм, чтобы записаться или оставляйте заявку на сайте ❓Остались сомнения? Приходите в нашу флудилку! Тут можно поспрашивать мнения наших студентов и пообщаться с основателем курса! #реклама О рекламодателе

🧠 Human3R: Инновации в 3D-моделировании человека Human3R предлагает эффективный подход к 3D-восстановлению человека с использованием единой модели и этапа. Система позволяет проводить обучение всего за один день на одном GPU, обеспечивая высокую производительность и простоту в использовании. 🚀 Основные моменты: - Одноэтапное восстановление 3D-моделей. - Быстрое обучение на одном GPU. - Поддержка различных форматов ввода. - Интуитивно понятный интерфейс для визуализации результатов. 📌 GitHub: https://github.com/fanegg/Human3R #python

👩‍💻 django-cors-headers — Django-приложение для обработки заголовков Cross-Origin Resource Sharing (CORS)! 🌟 Этот инструмент позволяет вашему Django-приложению принимать запросы из браузеров, отправленные с других доменов. Это особенно полезно для API-серверов или приложений, которые обслуживают фронтенд и бэкенд с разных доменов или портов. 🌟 Инструмент позволяет гибко управлять настройками CORS, включая поддержку конкретных методов, заголовков и настроек безопасности. Например, вы можете настроить разрешение только для определённых доменов или включить временный доступ для локальной разработки. Однако важно понимать риски, связанные с CORS, поскольку неправильная конфигурация может открыть доступ к вашим данным для нежелательных источников. 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github

МТС True Tech Champ — зрелищный шоу-чемпионат с ИИ-спецэффектами! 21 ноября МТС объединяет ИТ-конференцию и ИТ-чемпионат на одной площадке. Тебя ждет настоящий фестиваль технологий. Более 250 ИТ-талантов со всей России сразятся в лайв-кодинге и программировании роботов на скоростное прохождение лабиринтов со спецэффектами. Между наблюдением за заездами и поединками ты сможешь: ▫️ послушать конференцию с международными спикерами в области ИИ; ▫️ поучаствовать в воркшопах и юмористических батлах в ИТ-качалке; ▫️ испытать себя в кодерских челленджах и других айтивностях; ▫️ перезагрузить карьеру в HR-Хабе вместе с командой МТС. День завершится ярким афтепати со звездными хедлайнерами. 👉🏻 Участие бесплатно, количество мест ограничено. Успей зарегистрироваться

🔥 Video2X — фреймворк с открытым исходным кодом, предназначенный для повышения разрешения видео и интерполяции кадров с использованием методов машинного обучения! 🌟 Изначально созданный в 2018 году на хакатоне Hack the Valley II, проект претерпел значительные изменения, и в версии 6.0.0 был полностью переписан на C/C++, что обеспечило более высокую производительность и эффективность. Video2X поддерживает кроссплатформенную работу на Windows и Linux, предоставляя пользователям возможность улучшать качество видео с помощью таких технологий, как Anime4K v4, RealESRGAN, RealCUGAN и RIFE. 💡 Основные возможности Video2X включают два режима работы: фильтрация (увеличение разрешения) и интерполяция кадров. Инструмент поддерживает различные модели и шейдеры, совместимые с MPV, а также обеспечивает обработку без необходимости в дополнительном дисковом пространстве, требуя только место для конечного результата. 🔐 Лицензия: AGPL-3.0 🖥 Github

Вы начали изучать Python, установили библиотеки, попробовали что-то запустить — и всё внезапно сломалось? Не переживайте, это случалось с каждым. Просто вы не изолировали окружение. На открытом уроке курса «Machine Learning. Basic» мы разберём, как грамотно настроить виртуальное окружение, чтобы работать с Python и ML-библиотеками спокойно и системно. Вы узнаете, что такое venv, conda и uv, как управлять зависимостями и подключать Jupyter Notebook к своему окружению. Настроим всё пошагово — без сложных терминов и магии. Присоединяйтесь 28 октября в 20:00 (МСК). Уверенный старт в Python и машинном обучении начинается с чистого окружения. Регистрация открыта: https://otus.pw/zyQi/?erid=2W5zFHYpC6C #реклама О рекламодателе

🎧 Хотите превратить любую книгу в аудиокнигу? Нашли бесплатную нейронку, которая за считанные секунды озвучит даже огромный роман. ✨ Возможности: — Поддержка множества языков — Реалистичные голоса от модели KokoroTTS — Можно создать собственный голос, если готовые не подходят — Простая установка без лишних заморочек — Полностью open-source и бесплатный инструмент 🔗 Забираем на GitHub — и слушаем либимые книги 📚🎶 https://github.com/denizsafak/abogen @pythonl

Данные — стратегический актив компании 💻

Потеря информации может обернуться: ➡️финансовыми убытками ➡️штрафами от регуляторов ➡️падением репутации и доверия клиентов

Чтобы этого избежать, Cloud․ru предлагает Неудаляемое хранилище резервных копий. Благодаря технологии Immutable Storage ваши данные становятся неизменяемыми и не могут быть удалены или изменены в течение заданного периода.

Решение: ▫️Защищает от вирусов и шифровальщиков. ▫️Помогает соответствовать требованиям регуляторов. ▫️Сохраняет критически важные данные в неизменном виде.

Подробнее о технологии — на сайте Cloud.ru 🖱

🤖 MimicKit: Алгоритмы имитации движений для тренировки контроллеров MimicKit предлагает набор алгоритмов для имитации движений, включая DeepMimic и другие. Поддерживает обучение с использованием методов глубокого обучения и RL, таких как PPO и AWR. Идеально подходит для создания реалистичных анимаций. 🚀Основные моменты: - Алгоритмы имитации движений и RL. - Поддержка многопроцессорного и многопоточного обучения. - Визуализация тренировочных данных и логов. - Простая интеграция с IsaacGym. 📌 GitHub: https://github.com/xbpeng/MimicKit #python

Питонисты, общий сбор на Selectel Python MeetUp 🐍 📍 30 октября, 18:00, Санкт-Петербург или онлайн Встретимся с топовыми спикерами из Selectel, Яндекса и Райффайзен Банка. Протестируем экосистему mypy на разных версиях Python, обсудим хаос-тесты и cron/systemd timers. В конце вас ждет афтепати с пиццей и нетворкинг с тимлидами. А теперь конкретнее — на митапе вы узнаете: ✔️ как использовать экосистему mypy в инфраструктуре с 400+ микросервисов, ✔️ как запускать задачи по расписанию от cron/systemd timers до чистого Python, ✔️ насколько сильно можно нагрузить систему, прежде чем она сломается. Мероприятие абсолютно бесплатное. Приходите в офис Selectel или подключайтесь онлайн. Регистрируйтесь по ссылке. P.S. Отправляйте коллеге-питонисту и приходите на митап вместе 😎 Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFK8m6tp

👩‍💻 FastMCP — Быстрый, Python-способ создания MCP-серверов! 🌟 Серверы Model Context Protocol (MCP) — это новый стандартизированный способ предоставления контекста и инструментов вашим LLM, а FastMCP делает создание серверов MCP простым и интуитивно понятным. Создавайте инструменты, предоставляйте ресурсы и определяйте подсказки с помощью чистого кода Python! 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github @pythonl

Один One Day Offer вам или целых три — всем? 😉 25 октября Сбер проведёт сразу три экспресс-отбора кандидатов в две команды: GigaData и Kandinsky. Чем вам предстоит заниматься 👇 ✔️ Развивать GigaData — внутреннюю платформу Сбера, которая обрабатывает петабайты данных и миллиарды запросов в сутки. One Day Offer для Python‑разработчиков. ✔️ Работать над Kandinsky — обучать большие модели с нуля, собирать и подготавливать данные, исследовать самые эффективные методы дообучения моделей. — One Day Offer для Machine Learning Engineers с опытом в Deep Learning и компьютерном зрении (CV). — One Day Offer для Research и Deep Learning Engineers. Выбирайте то, что больше подходит под ваши навыки, и регистрируйтесь на One Day Offer!

🦾 Собери собственного человекоподобного робота! OpenArm - это открытый проект гуманоидного робота, включающий всё необходимое для сборки, модификации и управления собственными роботизированными руками. В комплект входят CAD-модели, прошивка, управляющее ПО и симуляторы, так что можно сразу перейти от идеи к реальному устройству. Система поддерживает телеоперацию с обратной связью по усилию и гравитационную компенсацию, позволяя оператору управлять рукой естественно и точно. 💡 OpenArm интегрируется с MuJoCo и Isaac Sim, что позволяет тестировать управление в виртуальной среде перед запуском на железе. Проект ориентирован на исследовательские лаборатории, стартапы и энтузиастов, желающих изучать манипуляцию и взаимодействие человека с роботом. 🔩 Можно собрать из набора деталей или заказать готовую сборку - цель OpenArm сделать робототехнику доступной и прозрачной для всех. Разработкой занимается команда Enactic (Токио, Япония). GitHub: https://github.com/enactic/OpenArm @pythonl