⛔ Избавляемся от антипаттернов в Django
|
Автор статьи «Некоторые антипаттерны проектирования в Django» отмечает, что разработчики часто используют общепринятые приемы, которые на первый взгляд кажутся правильными, но на деле негативно сказываются на производительности и масштабируемости приложения. К таким антипаттернам относятся: - Толстые (содержащие множество методов) модели.
- Магические числа, логика выбора которых известна только автору.
- Жесткое кодирование (когда конфигурационные данные, пароли и секреты находятся прямо в коде).
- Спагетти-шаблоны, перегруженные логикой для всевозможных манипуляций с данными на фронтенде.
- Игнорирование продвинутых возможностей ORM (например, F и Q объектов).
Решения всех этих проблем прилагаются. |
Автор публикации «Улучшаем свой код на Python» отмечает 9 типичных для новичков ошибок, и предлагает дельные советы по оптимизации кода. Особое внимание уделяется списочным выражениям, экономии памяти и оптимизации проверки условий. В заключении статьи приведена ссылка на еще один детальный разбор ошибок, которые часто делают джуны. |
Распознавание изображений для начинающих
|
В публикации «How To Create an AI Photo App with Python» пошагово показан процесс создания веб-приложения и обучения модели для распознавания изображений. Автор использует набор данных CIFAR-10 и следующие инструменты: - Библиотеки Numpy, PIL, os – для обработки и загрузки изображений, работы с файловой системой.
- TensorFlow – для создания и обучения нейронной сети, способной распознавать 10 категорий изображений. Модель сохраняется в папке model.
- Taipy – для создания удобного графического интерфейса.
В результате получается веб-приложение, в которое пользователь может загрузить изображение в формате .png. Приложение относит фото к одной из 10 категорий (самолет, автомобиль, кошка, собака и т. д.) и отображает результат классификации на странице. |
Распознавание автомобильных номеров для продвинутых
|
В статье «Разработка производительного распознавателя автономеров для edge-устройств» подробно описаны способы решения множества проблем, с которыми авторы столкнулись в процессе создания собственного ПО для распознавания номеров. В результате получился инструмент, значительно превосходящий существующие на российском рынке аналоги. Основные достижения: - Может распознавать и подсчитывать 10 типов транспортных средств на заданных участках дороги.
- Определяет направление движения автомобилей.
- Передает данные во внешние системы для дальнейшей обработки.
|
Эффективность описанного в статье решения в сравнении с Nomeroff-net |
💪 Нагрузочное тестирование API
|
Locust позволяет проводить тестирование производительности веб-приложений и API под нагрузкой – он симулирует поведение множества пользователей, которые одновременно обращаются к серверу. Это почти идеальный инструмент: - Бесплатный и опенсорсный.
- Очень простой в использовании, управляется Python-скриптами.
- Имеет удобный интерфейс.
- После завершения теста результаты можно скачать в формате HTML.
- Поддерживает плагины, которые позволяют добавлять дополнительные возможности, например, использование параметров запросов из CSV-файла для более реалистичного тестирования.
- С недавних пор эффективно поддерживает многопроцессорность.
Этот туториал подробно объясняет основы работы с Locust, а сам инструмент доступен на официальном сайте. |
Данные о нагрузочном тестировании API в реальном времени |
Danswer работает как ваш собственный ChatGPT: - Отвечает на вопросы по локальным и облачным документам, файлам, сообщениям.
- Позволяет создавать различных ИИ-ассистентов для выполнения конкретных задач.
- Поддерживает практически все приложения для совместной работы и менеджеры для управления проектами.
- Отличается умеренными требованиями к ресурсам – можно запускать на ноутбуке.
- Способен обучаться на фидбеке пользователя.
AlphaCodium – проект от создателей платформы CodiumAI. AlphaCodium предназначен специально для решения задач по программированию – в отличие от обычных LLM, этот инструмент: - Обучен учитывать все нюансы в условиях задач.
- Действует пошагово, проверяя промежуточные решения.
Для тренировки разработчики использовали датасет Code Contests, который содержит множество задач с каверзными деталями в условии. |
Процесс поиска решения в AlphaCodium происходит итеративно |
Langroid – продвинутый фреймворк для создания ИИ-агентов. Основные возможности: - Позволяет быстро настраивать агентов, оснащать их необходимыми компонентами, назначать им задачи и организовывать совместную работу для выполнения сложных многоэтапных заданий.
- Не требует глубоких знаний ИИ и особенностей работы моделей.
- Поддерживает API всех существующих провайдеров и позволяет подключать локальные модели для работы с конфиденциальными данными.
- Использует векторные базы данных (LanceDB, Qdrant, Chroma) для реализации RAG-технологии, которая позволяет значительно повысить качество ответов LLМ за счет извлечения релевантной информации из локальных данных.
- Кэширует ответы моделей с использованием Redis или Momento, что позволяет оптимизировать нагрузку.
|
🤖 Как использовать генеративный ИИ в Python-проектах |
28-часовой бесплатный курс Generative AI предлагает насыщенную практическую программу, которая охватывает все ключевые инструменты и технологии в области генеративного ИИ – модели, API, векторные базы данных, веб-сервисы и вспомогательные фреймворки. Обучение строится вокруг создания реальных проектов, главный из которых – разработка медицинского чат-бота. |
На этом все, увидимся через неделю! |
|
|
Вы получили это письмо, потому что подписались на нашу рассылку. Если вы больше не хотите получать наши письма, нажмите здесь.
|
|
|
|
