Регулярно требуется преобразовать какой-либо текст в максимально совместимый текст для URL, имени файла, имени объекта в каком-то софте и тд. Требования совместимости простые: в тексте должны быть только допустимые символы. Обычно это a-z, 0-9 и "_" или "-". То есть, только прописные буквы латинского алфавита и цифры (как пример).
Допустим, нам нужно название статьи в блоге преобразовать в slug для добавления его в URL этой статьи. Как это лучше всего сделать?
В Django по умолчанию есть готовая функция slugify для таких случаев.
Но я её никогда не использую. Почему? Потому что её недостаточно!
Приведём пример
>>> from django.utils.text import slugify
>>> slugify('This is a Title')
'this-is-a-title'
Пока всё отлично
>>> slugify('This is a "Title!"')
'this-is-a-title'
Спец символы удалились, всё хорошо.
>>> slugify('Это заголовок статьи')
''
Вот и приехали 😢. Если текст не английский то буквы просто игнорируются. Можно это поправить
>>> slugify('Это заголовок статьи', allow_unicode=True)
'это-заголовок-статьи'
Но тогда мы не вписываемся в условие. У нас появилась кириллица в тексте.
Так как я часто пишу сайты для русскоязычных пользователей эта проблема весьма актуальна. Я не использую стандартную функцию и всегда пишу свою.
Оригинал я не беру в расчёт и пишу полностью свою функцию. И так, по порядку:
🔸1. Исходный текст:
>>> text = 'Мой заголовок №10 😁!'
Взял специально посложней со специальными символами.
🔸2. Транслит
Необходимо сделать транслит всех символов в латиницу. Здесь очень выручает библиотека unidecode. Помимо простого транслита кириллицы в латиницу она умеет преобразовывать спец символы и иероглифы в текстовые аналоги.
from unidecode import unidecode
>>> unidecode("Ñ Σ ® µ ¶ ¼ 月 山")
'N S (r) u P 1/4 Yue Shan'
Очень крутая библиотека, советую👍
В нашем случае получаем такое преобразование:
>>> text = unidecode(text)
>>> print(text)
'Moi zagolovok No. 10 !'
Отличный транслит. Смайл просто удалился, хотя я ждал что-то вроде :). Ну и ладно, всë равно невалидные символы.
А еще наш код уже поддерживает любой язык, будь то хинди или корейский.
🔸4. Фильтр символов
Unidecode не занимается фильтрацией по недопустимым символам. Это мы делаем в следующем шаге через regex. Просто заменим все символы на "_" если они вне указанного диапазона.
>>> text = re.sub(r'[^a-zA-Z0-9]+', '_', text)
>>> print(text)
'Moi_zagolovok_No_10_'
Символ "+" в паттерне выручает когда несколько недопустимых символов идут рядом. Все они заменяются на один символ "_".
🔸5. Slugify
Осталось удалить лишние символы по краям и сделать нижний регистр
>>> text = text.strip('_').lower()
>>> print(text)
'moi_zagolovok_no_10'
Получаем отличный slug! 😎
🌎 Полный код в виде функции.
______________
PS. Проверку что в строке остался хоть один допустимый символ я бы вынес в отдельную функцию.
#libs#tricks#django
🎉 Qwen3-VL теперь работает в llama.cpp!
Модель можно запускать прямо на своём устройстве - поддерживаются CPU, CUDA, Metal, Vulkan и другие бэкенды.
Доступны GGUF-веса для всех версий - от 2B до 235B. Можно запускать локально, без облака и сторонних сервисов 🚀
🤗 Hugging Face: https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-vl
🤖ModelScope: https://modelscope.cn/collections/Qwen3-VL-5c7a94c8cb144b
📌PR: https://github.com/ggerganov/llama.cpp/pull/16780
@ai_machinelearning_big_data
#Qwen3#llm
⚡️ Qwen Deep Research получил полезное обновление
Теперь он создаёт не только отчёты, но и готовые веб-страницы и подкасты.
Работает связка Qwen3-Coder, Qwen-Image и Qwen3-TTS.
👉Попробовать: chat.qwen.ai/?inputFeature=deep_research
@ai_machinelearning_big_data
#Qwen#AI#DeepResearch#Qwen3#AItools
🚀 Команда Qwen представила Qwen3-Max-Preview (Instruct) — свою крупнейшую модель на сегодняшний день, с более чем 1 триллионом параметров
По бенчмаркам Qwen3-Max-Preview опережает предыдущий флагман Qwen3-235B-A22B-2507.
Внутренние тесты и первые отзывы пользователей говорят о том, что модель стала сильнее в диалогах, агентных задачах, следовании инструкциям и обладает более широкими знаниями.
Qwen обещают очень скоро выпустить ещё что-то интересное.
Qwen3-Max-Preview уже доступна в Qwen Chat и через Alibaba Cloud API.
Масштабирование работает.
🟢Qwen Chat: https://chat.qwen.ai
🟢Alibaba Cloud API: https://modelstudio.console.alibabacloud.com/?tab=doc#/doc/?type=model&url=2840914_2&modelId=qwen3-max-preview
@ai_machinelearning_big_data
#AI#Qwen3#LLM#AlibabaCloud#QwenChat
⚡️Qwen3-VL: выпустили технический отчёт по новой линейке VLM
Опубликован tech report по Qwen3-VL - мультимодальным моделям, работающим с изображениями и текстом.
Кратко :
- Три модели собрали 1M+ загрузок за месяц.
- Qwen3-VL-8B - более 2M скачиваний.
- Линейка развивает идеи Qwen2.5-VL (2800+ цитирований).
Что описано в отчёте:
- Архитектура vision–language модели.
- Процесс обучения: pretraining + post-training.
- Источники данных и методы фильтрации.
- Сравнения с другими VLM и ключевые метрики.
🔗 PDF: https://arxiv.org/pdf/2511.21631
🔗Видео: https://www.youtube.com/watch?v=clwFmuJX_wQ
@ai_machinelearning_big_data
#Qwen#Qwen3#QwenVL#Qwen3VL#LLM#AIModel
🎙️ Qwen3-ASR — универсальная модель распознавания речи!
🟢Поддержка EN/CN + ещё 9 языков: ar, de, en, es, fr, it, ja, ko, pt, ru, zh
🟢 Авто-определение языка
🟢 Модель умеет распознавать речь даже в сложных условиях — когда человек поёт, читает рэп или говорит под фоновую музыку. — WER <8% (ошибки меньше 8 слов на каждые 100)
🟢 Работает даже в шуме, низком качестве и на расстоянии
🟢 В модель можно добавить свои слова/термины/имена и фразы, и она будет их правильно распознавать
▪API：https://bailian.console.alibabacloud.com/?tab=doc#/doc/?type=model&url=2979031
▪ModelScope Demo: https://modelscope.cn/studios/Qwen/Qwen3-ASR-Demo
▪Hugging Face Demo: https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen3-ASR-Demo
▪Blog：https://qwen.ai/blog?id=41e4c0f6175f9b004a03a07e42343eaaf48329e7&from=research.latest-advancements-list
@ai_machinelearning_big_data
#ASR#SpeechRecognition#Qwen3#AI#MachineLearning#DeepLearning#VoiceAI
#python#agent#agentic_ai#grpo#kimi_ai#llms#lora#qwen#qwen3#reinforcement_learning#rl
ART is a tool that helps you train smart agents for real-world tasks using reinforcement learning, especially with the GRPO method. The standout feature is RULER, which lets you skip the hard work of designing reward functions by using a large language model to automatically score how well your agent is doing—just describe your task, and RULER takes care of the rest. This makes building and improving agents much faster and easier, works for any task, and often performs as well as or better than hand-crafted rewards. You can install ART with a simple command and start training agents right away, even on your own computer or with cloud resources.
https://github.com/OpenPipe/ART
#go#gemma3#go#gpt_oss#granite4#llama#llama3#llm#on_device_ai#phi3#qwen3#qwen3vl#sdk#stable_diffusion#vlm
NexaSDK runs AI models locally on CPUs, GPUs, and NPUs with a single command, supports GGUF/MLX/.nexa formats, and offers NPU-first Android and macOS support for fast, multimodal (text, image, audio) inference, plus an OpenAI‑compatible API for easy integration. This gives you low-latency, private on-device AI across laptops, phones, and embedded systems, reduces cloud costs and data exposure, and lets you deploy and test new models immediately on target hardware for faster development and better user experience.
https://github.com/NexaAI/nexa-sdk