TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #241 · 5 мај

Можно ли в Python создавать бинарные файлы? Конечно можно. Для этого в Python есть следующие инструменты: ▫️ тип данных bytes и bytearray ▫️ открытие файла в режиме wb (write binary) или rb (read binary) ▫️ модуль struct Про модуль struct поговорим в первую очередь. Файл в формате JSON или Yaml внутри себя содержит разметку данных. Всегда можно определить где список начался а где закончился. Где записана строка а где словарь. То есть формат записи данных содержит в себе элементы разметки данных. В binary-файле данные не имеют визуальной разметки. Это просто байты, записанные один за другим. Правила записи и чтения находятся вне файла. Модуль struct как раз и помогает с организацией данных в таком файле с помощью определения форматов записи для разных частей файла. Модуль struct преобразует Python-объекты в массив байт, готовый к записи в файл и имеющий определённый вид. Для этого всегда следует указывать формат преобразования (или, как оно здесь называется - запаковки). Формат нужен для того, чтобы выделить достаточное количество байт для записи конкретного типа объекта. В последствии с помощью того же формата будет производиться чтение. При этом следует помнить что мы говорим о типах языка С а не Python. Именно формат определяет, что записано в конкретном месте файла, число, строка или что-то еще. Вот какие токены формата у нас есть. Помимо этого, первым символом можно указать порядок байтов. На разных системах одни и те же типы данных могут записываться по-разному, поэтому желательно указать конкретный способ из доступных. Если этого не сделать, то используется символ '@', то есть нативный для текущей системы. В строке формата мы пишем в каком порядке и какие типы собираемся преобразовать в байты. Запакуем в байты простое число, токен "i". >>> import struct >>> struct.pack('=i', 10) b'\n\x00\x00\x00' Теперь несколько float, при этом нужно передавать элементы не массивом а последовательностью аргументов. >>> struct.pack('=fff', 1.0, 2.5, 4.1) b'\x00\x00\x80?\x00\x00 @33\x83@' Вместо нескольких токенов можно просто указать нужное количество элементов перед одним токеном, результат будет тот же. >>> struct.pack('=3f', 1.0, 2.5, 4.1) b'\x00\x00\x80?\x00\x00 @33\x83@' Теперь запакуем разные типы >>> data = struct.pack('=fiQ', 1.0, 4, 100500) я запаковал типы float, int и unsigned long long (очень большой int, на 8 байт) b'\x00\x00\x80?\x04\x00\x00...' Распаковка происходит аналогично, но нужно указать тот же формат, который использовался при запаковке. Результат возвращается всегда в виде кортежа. >>> struct.unpack('=fiQ', data) (1.0, 4, 100500) Как видите, ничего страшного! #lib#basic

Hashtags

Резултати

Пронајдени 3 слични објави

Пребарај: #llamaindex

当前筛选 #llamaindex清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #14676 · 06.05.2025 г., 12:00

#jupyter_notebook#agentic_ai#agents#course#huggingface#langchain#llamaindex#smolagents The Hugging Face Agents Course is a free, interactive course that teaches you how to build and deploy AI agents. It's divided into four units, starting with the basics of agents and ending with a final project where you create and test your own agent. You'll learn about frameworks like `smolagents`, `LangGraph`, and `LlamaIndex`, and how to use large language models (LLMs) in your agents. The course benefits you by providing hands-on experience and practical skills in AI agent development, helping you become proficient in creating and deploying AI agents. https://github.com/huggingface/agents-course

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #1973 · 22.03.2024 г., 12:01

Привет коллеги! В нашу команду Data Science требуется специалист с глубокими знаниями в области Больших Языковых Моделей (LLM). Мы в поиске Data Scientist или ML Engineer уровня Middle или Senior, который присоединится к нам для работы над проектами, связанными с обработкой естественного языка и разработкой новых приложений на основе LLM. 🔥 Компания: NEOFLEX Опыт работы: от 3 лет 🔥 Город: Любой (возможна работа из за рубежа при наличии Гражданства России и документов для приёма на работу в Российскую компанию по ТК РФ) Формат работы: удалёнка Занятость: full time З/п: от 200 000 - 350 000 net #LLM#NLP#DataScience#удаленка#MLEngineer#чатбот#NLP#RAG#Llama#LangChain#LlamaIndex 🎯Что вас ждет: • Разработка и внедрение решений на основе LLM для различных бизнес-задач. • Анализ и улучшение существующих моделей. • Сотрудничество с командой разработки и курирование R&D проектов. • Возможность влиять на стратегию развития компании и определять перспективные направления исследований искусственного интеллекта. 🎯Кого мы ищем: • Глубокие знания в Python и NLP (прежде всего PyTorch и transformers). • Опыт в разработке и внедрении моделей NLP/LLM (обучение моделей, валидация и оптимизация инференса). • Опыт работы с LLM-агентами. • Сильные аналитические способности, уверенные знания в области машинного обучения и глубокого обучения. 🎯Будет плюсом: • Опыт работы со speech to text и text to speech. • Опыт работы в Computer Vision. • Достижения в соревнованиях. • Желание делиться знаниями. 🎯Нам важно: • Желание участвовать в развитии LLM проектов и способность быстро проверять и внедрять новые технологии. • Умение презентовать свою работу. • Креативный подход к решению задач и способность мыслить за пределами стандартных решений. • Способность работать в команде и вносить значимый вклад в общий успех проекта. 🎯Cтек: LLM, NLP, RAG, Llama, LangChain, LlamaIndex, PyTorch, Python, ReAct, VectorDB Ребята пишите мне в личку кто заинтересовался https://t.me/HelenaList🥰

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #3075 · 17.12.2025 г., 15:00

#вакансия#mlops#engineer#llm#vllm#hugginface#rag#embeddings#k8s#docker#deckhouse#Langfuse#LlamaIndex#remote Вакансия: MLOps-инженер Компания: АО СимбирСофт Формат работы: удалёнка Занятость: полная занятость Ищем MLOps инженера в РФ 👨‍💻 🚀 Нам нужен инженер, готовый развивать инфраструктуру LLM-платформы. Твоими задачами станут поддержка и развитие сервисов для больших языковых моделей, интеграция инструментов, настройка мониторингов и обеспечение безопасности данных. 🔍 Опыт работы с: - Большими языковыми моделями (vLLM, TGI, Hugging Face) - Python (FastAPI, скрипты, CLI) - Архитектурой RAG и embedding-моделями - Prometheus/Grafana - Система аутентификации (Keycloak, JWT) - Kubernetes, Docker, CI/CD 💡 Будут полезны знания: - Deckhouse или других дистрибутивов Kubernetes - Langfuse, LlamaIndex, PostgreSQL Vector, Chroma - Принципов MLOps и интеграции сторонних API ✅Условия: - Удаленный формат работы. - Гибкое начало рабочего дня. - Широкий технологический стек, сотни проектов. Можно разрабатывать IT-решения для разных отраслей, пробовать новые технологии. - Помогаем прокачаться во всех интересующих направлениях: стать тимлидом, архитектором, разработчиком. - Имеем развитую систему наставничества, проходим сертификацию за счет компании, участвуем в конференциях. Активно обмениваемся опытом, проводим внутренние и внешние митапы, прокачиваем hard и soft skills. Присоединяйся к нам!✨ Если заинтересовала вакансия, буду рада обсудить в тг: https://t.me/gulnara_s28 ʕ ᵔᴥᵔ ʔ