Управление зависимостями в Python с Poetry
Сегодня расскажем о мощном инструменте для эффективного управления зависимостями в ваших Python-проектах - Poetry. Poetry представляет собой интуитивно понятный инструмент, который упрощает создание, управление и публикацию пакетов, делая процесс разработки более прозрачным и удобным.
Poetry - это инструмент для управления зависимостями и управления проектами в Python. Он предоставляет удобный способ определения зависимостей, настройки окружения и управления проектом с использованием файла pyproject.toml.
Преимущества использования Poetry:
- Простота: Poetry предоставляет простой и интуитивно понятный способ управления зависимостями, позволяя сосредоточиться на коде, а не на конфигурации.
- Управление версиями: Poetry автоматически создает файлы requirements.txt и Pipfile.lock, обеспечивая точное управление версиями зависимостей.
- Встроенная документация: Интегрированная поддержка документации и команд для упрощения публикации пакетов.
- Интеграция с проектами: Poetry легко интегрируется в процессы разработки и может использоваться вместе с такими инструментами, как VSCode, PyCharm и другими.
Как использовать Poetry?
Для начала работы установите Poetry с помощью следующей команды:
pip install poetry
Инициализируйте новый проект:
poetry new your_project
Добавьте зависимости:
poetry add package_name
И Poetry автоматически обновит ваш файл pyproject.toml и управит зависимостями.
#python#poetry#pyprojecttoml
#python#ai#code#ingestion
Gitingest helps you quickly turn any Git repository into a clear, easy-to-understand text summary optimized for large language models (LLMs). You can get a digest from a GitHub URL or local directory, with details on file structure, size, and token count. It works as a command-line tool, Python package, or browser extension, making it flexible for developers and researchers to analyze code efficiently. Installing is simple via pip or pipx, and it supports private repos with a GitHub token. This saves you time by providing smart, formatted code context ready for AI tools or your own projects.
https://github.com/cyclotruc/gitingest
https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Learn/Server-side/Django
#Django is an extremely popular and fully featured server-side #web#framework, written in #Python. The module shows you why Django is one of the most popular web server frameworks, how to set up a development environment, and how to get started with using it to create your own web #applications.
Prerequisites
Before starting this module you don't need to have any knowledge of Django. You will need to understand what server-side web programming and web frameworks are, ideally by reading the topics in our Server-side website programming first steps module.
A general knowledge of programming concepts and Python is recommended, but not essential to understanding the core concepts.
PhD AI/ML Researcher в крупную международную компанию
Формат: офис (с гибкими часами)
🌟 Мы — команда крупной телеком-компании, объединяющая ML-инженеров, PhD-студентов и преподавателей ведущих вузов. Работаем на стыке науки и инженерии, создавая инновационные решения в области NLP и машинного обучения.
🚀 Если вы – PhD-студент или PhD, у вас есть опыт работы с LLM, трансформерами, NLP, умение тренировать и дообучать модели, знание Python и библиотек для ML, опыт парсинга и обработки текстов, готовность изучать новые статьи и внедрять передовые подходы, присоединяйтесь к нашей международной R&D команде в СПб!
Также важны: разговорный английский, работа фулл-тайм офис (гибкое начало-окончание рабочего дня).
🔍Основные задачи:
• Обучение и адаптация небольших LLM под конкретные задачи
• Разработка и оптимизация semantic search на основе sentence transformers
• Работа с бенчмарками и эксперименты для оценки качества моделей
• Создание RAG-систем и AI-агентов
• Разработка модулей автоматической суммаризации проектов (чтобы даже сложные задачи становились понятными)
• Участие в научных публикациях
• Работа над «проектом-мечтой» — вашей собственной амбициозной задачей в области ИИ!
👉 Вопросы и резюме в Telegram: @daria_hw1
#AI#ML#LLM#Python#RAG#PhD#вакансия#работа#jobs#SPb
#python#agents#graph#llms#rag
Graphiti helps AI systems handle constantly changing information by building real-time knowledge graphs that track relationships and historical data, allowing them to integrate user interactions, business data, and external sources seamlessly. Unlike traditional methods, it updates information instantly without needing full recomputations, enabling precise historical queries and efficient hybrid searches. This helps AI applications stay context-aware, automate tasks effectively, and manage complex, evolving data with minimal delay.
https://github.com/getzep/graphiti
http://pybee.org/
#BeeWare is a collection of #projects that can be used to help develop, debug and launch #Python software. Each tool follows the #Unix philosophy of doing one thing well. Each tool can be used in isolation, or they can be chained together to provide a rich set of programming tools.
https://github.com/damonkohler/sl4a
#Scripting Layer for Android (SL4A)
#SL4A brings scripting languages to #Android by allowing you to edit and execute scripts and interactive interpreters directly on the Android device. These scripts have access to many of the APIs available to full-fledged Android applications, but with a greatly simplified interface that makes it easy to get things done.
Scripts can be run interactively in a terminal and in the background. #Python, Perl, JRuby, Lua, BeanShell, JavaScript, Tcl, and shell are currently supported, and we're planning to add more. See the SL4A Video Help playlist on YouTube for various demonstrations of SL4A's features.
#python#large_language_models#machine_learning_systems#natural_language_processing
Flash Linear Attention (FLA) is a fast, memory-efficient library for advanced linear attention models used in transformers, written in PyTorch and Triton, and compatible with NVIDIA, AMD, and Intel GPUs. It offers many state-of-the-art linear attention models and fused modules that speed up training and reduce memory use. You can easily replace standard attention layers in your models with FLA’s efficient versions, improving training and inference speed, especially for long sequences. FLA supports hybrid models mixing linear and standard attention, and integrates with Hugging Face Transformers for easy use and evaluation. This helps you train and run large language models faster and with less memory, making your AI projects more efficient and scalable.
https://github.com/fla-org/flash-linear-attention
Once again !
Once again someone came and went
Shattered my heart once again
Yeah it was me
Who built bunch of expectations
But I just followed my heart once again
I know she was worthy enough to fall for
But that's not how
goes life's cart, once again
I wanted to confess this time too
But yeah; in race of this hiding emotions
I proved that I'm smart once again
Brain said
Stupid go and study
But it wasn't heard by heart once again
Did my best to stop it
But uncontrollable was my
Emotional dart, once again
I tried decorating it by all mean
But I guess this wasn't my chart once again
I know it's a bit difficult to digest
But yummy was this tart once again
Well it's done now
Let's have a new start once again
Yess people come and go
In someone we will find our part once
again
It's okay to end this now
Beacuse; that's after end
Where something new start once again
Dear heart it's okay
Just start behaving like heart once again
So I guess I'm free now
Feeling the freedom athwart once again
And it's going to be Me only
So I won't let anyone impart once again
Dear heart
please
Now start behaving like heart once again
What did u just say
U r missing her
Don't u dare to start mr. Heart once again
Once again I fell for someone
And yeah
We simply fell apart once again !
#review#poetry#beginner#anniii
#python#R#aporte#statistics
🧮
Curso avanzado de estadística no parametrica con R y Python
-----
Main channel: @repo_science
Coupons: @freecoupons_reposcience
-----
#Job#Vacancy#AI#ML#SoftwareEngineering#Remote#CAD#LLM#RAG#Python
Middle / Senior AI Engineer (AI/ML & Software Development)
📍 Remote (вне РФ, РБ) | Full-time, long-term
💵Salary range: middle 50k-55k Евро брутто, senior обсуждаемо
💼 Компания: BIT (Bergmann Infotech GmbH)
📩 Контакты: @olgaheinzel
Полное описание вакансии уточните в лс
О нас: Мы автоматизируем строительные процессы (ConTech) и механоинжиниринг с помощью AI. Уже 7+ лет наши SCRUM-команды создают решения для лидеров Западной Европы. Сейчас строим SaaS нового поколения для CAD-индустрии с использованием LLMs, RAG и агентных workflow.
Что делать:
📍Разработка десктопных AI-приложений (Python, PyQt/PySide).
📍Интеграция LLM, RAG и агентов в пользовательские workflow.
📍Создание AI пайплайнов: сбор/подготовка данных, embeddings, fine-tuning, деплой.
📍Совместная работа с продуктовой и dev-командой.
Требования:
📍4+ лет опыта в software dev + AI/ML.
📍Python, архитектурные паттерны (SOLID, Clean architecture), ORM (SQLAlchemy+Alembic), базы данных.
📍Опыт с LLMs, RAG, агентами, IR-метриками.
📍Отличные софт-скиллы.
Плюсом будет: опыт с CAD, CI/CD, vector DB (Qdrant, FAISS), Azure.
Что предлагаем:
• Remote
• Agile-команда, рост вместе с компанией.
• Ownership, гибкий график, обучение.
Процесс найма: HR → тестовое/тех. интервью → CEO/Product Owner → оффер.
#Python#Django#PostgreSQL
🐍
Building Web Applications with Django and PostgreSQL
This course is designed to provide you with a comprehensive understanding of how to develop web applications using the Django web framework in combination with the PostgreSQL database. Django is a popular web framework written in Python that allows developers to build robust and scalable web applications quickly and efficiently, while PostgreSQL is a powerful open-source relational database management system known for its reliability and performance.
📅 4/2023
🔗Link
-----
Main channel: @repo_science
Coupons: @freecoupons_reposcience
-----