Python/ django
58.9K subscribers
2.07K photos
61 videos
47 files
2.79K links
по всем вопросам @haarrp

@itchannels_telegram - 🔥 все ит-каналы

@ai_machinelearning_big_data -ML

@ArtificialIntelligencedl -AI

@datascienceiot - 📚

@pythonlbooks

РКН: clck.ru/3FmxmM
加入频道
⚡️ Эндрю Нг, основатель DeepLearningAI и Coursera только что выпустил новый пакет Python с открытым исходным кодом.

Быстрая смена моделей через простой строковый идентификатор. Гибкая и простая в использовании и библиотека.

Одна строка для переключения между любыми LLM:
OpenAI ➝ "openai:gpt-4o"
Claude ➝ "антропный:claude-3-5-sonnet"
Лама ➝ "оллама:ллама3"

pip install aisuite

🔗 GitHub

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔍 Кто-то выставил настройки теней в реальной жизни на минимум...

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔍 Наглядное сравнение производительности нескольких языков программирования при выполнении 1 млрд итераций в цикле!

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Machinelearning
🌟 cuPyNumeric: замена NumPy от NVIDIA.

По мере роста объемов данных и сложности вычислений, вычисления на Python и NumPy, основанные на CPU, нуждаются в ускорении для выполнения современных исследований.

cuPyNumeric разработана, чтобы стать заменой библиотеки NumPy, предоставляя сообществу Python распределенные и ускоренные вычисления на платформе NVIDIA. cuPyNumeric позволяет масштабировать вычисления без изменения кода проектов с одного CPU до суперкомпьютеров с несколькими GPU и вычислительными нодами.

Библиотека построена на Legate, поддерживает родной Python и интерфейс NumPy. cuPyNumeric доступен из conda (версия не ниже 24.1) в legate channel. На системах с GPU пакеты, поддерживающие графические ускорители будут выбраны автоматически во время установки.

Пример эффективности cuPyNumeric - обработка 10 ТБ микроизображений многоракурсной микроскопии в виде одного массива NumPy за один день с визуализаций в режиме реального времени.

▶️Установка и тест на примере из репозитория:

# Create new conda env
conda create -n myenv -c conda-forge -c legate cupynumeric

# Test via example from repo
$ legate examples/black_scholes.py
Running black scholes on 10K options...
Elapsed Time: 129.017 ms


📌Лицензирование: Apache 2.0 License.


🟡Статья
🟡Документация
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #NumPy #NVIDIA #cuPyNumeric
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👩‍💻 Создание системы регистрации и входа с помощью Django: пошаговое руководство!

💡 Создание надежной системы аутентификации пользователей необходимо для любого веб-приложения. В этом руководстве вы создадите простую, но эффективную систему регистрации и входа с использованием фреймворка Django. К концу этой статьи у вас будет функциональная система аутентификации, в которой пользователи могут регистрироваться, входить и выходить, при этом система будет придерживаться встроенных механизмов аутентификации Django.

🕞 Продолжительность: 26:18

🔗 Ссылка: *клик*

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🖥 Voice Pro — это проект, созданный для управления голосовым взаимодействием с поддержкой ИИ, оптимизированный для среды Python!

💡 Репозиторий включает инструменты для запуска приложений голосового взаимодействия и поддерживает функционал, такой как проверка среды и установка необходимых компонентов. Проект также предоставляет возможность обновления интерфейсов через командную строку и настройки некоторых элементов среды выполнения для запуска сторонних библиотек, включая llama-cpp для взаимодействия с CUDA (если доступно) в ML-проектах.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 GitHub

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔒 HashCrack — это инструмент на Python, предназначенный для взлома паролей через использование Hashcat

Он предоставляет удобный интерфейс и поддерживает разнообразные методы атак методом перебора (brute-force).

Инструмент создан исключительно для использования в рамках законных тестов на проникновение и работает под операционными системами Linux и Windows.

Основные функции включают поддержку различных режимов работы, наличие интерактивного меню и ведение логов в папке сессии.

Также доступны команды для исправления ошибок и проверки работоспособности программы, а кроме того, предлагаются советы по использованию словарей и правил для увеличения эффективности атак.

pip install hashcrack-tool

🖥 Github

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👩‍💻 pypyr — это инструмент для автоматизации задач и выполнения пайплайнов, который сочетает команды, скрипты на разных языках программирования и приложения в единый процесс! Pypyr позволяет определять пайплайны в формате YAML, что делает его удобным для управления сложными задачами.

💡 Инструмент предоставляет интерфейс командной строки (CLI) и API для выполнения пайплайнов. Он может быть расширен за счёт плагинов, таких как поддержка AWS или Slack. Это делает pypyr подходящим для самых разных сценариев автоматизации, включая управление ресурсами, отправку уведомлений и интеграцию с внешними сервисами. Для использования достаточно установить библиотеку через pip и задать конфигурацию пайплайнов!

🔐 Лицензия: Apache-2.0

🖥 Github

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🖥 GenAI Showcase — демонстрация использования MongoDB в контексте генеративного искусственного интеллекта!

🌟 Этот репозиторий включает в себя примеры для интеграции MongoDB с такими технологиями, как Retrieval-Augmented Generation (RAG) и различными моделями ИИ.

🔍 Основные функции репозитория:

🌟 Использование MongoDB как векторной базы данных и хранилища памяти для AI-решений.

🌟 Интеграция с популярными фреймворками, такими как LlamaIndex, Haystack и LangChain, а также моделями от OpenAI и Anthropic.

🌟 Примеры решений для конкретных отраслей, включая здравоохранение, финансы и электронную коммерцию.

🌟 Готовые сценарии для создания систем RAG и агентов на основе ИИ, таких как AI Research Assistant и AI Investment Researcher.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🖥 Поиск в Google с помощью Python

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🖥 dbnd — инструмент для управления и отслеживания данных в рабочих процессах! Этот проект предлагает фреймворк для конструирования, мониторинга и анализа работы data engineering команд.

🔍 Основные функции:

🌟 Трекер данных — отслеживает происхождение данных, их использование и зависимости между компонентами.

🌟 Оркестрация — управление сложными рабочими процессами, включая автоматизацию их выполнения.

🌟 Интеграция — поддерживает существующие инструменты, такие как Apache Airflow, и предлагает расширенные возможности для мониторинга.

🌟 Обсервация данных — помогает выявлять и исправлять ошибки в процессах обработки данных.

🔐 Лицензия: Apache-2.0

🖥 Github


@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👩‍💻 Воспроизведение YouTube видео с помощью Python

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👩‍💻 30-Days-Of-Python — пошаговый курс изучения Python для начинающих и среднего уровня разработчиков!

💡 Он состоит из 30-дневной программы, охватывающей основы языка, такие как переменные, типы данных, функции и модули, а также продвинутые темы, включая объектно-ориентированное программирование, веб-разработку, работу с базами данных и машинное обучение.

🌟 Каждый день включает теоретическое объяснение темы, практические примеры и задания для закрепления материала. Репозиторий активно используется для самообучения и улучшения навыков программирования на Python, а также содержит дополнительные материалы, такие как заключительные выводы и проекты для финального дня курса.

🖥 Github

#курс #python

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥 Yoooo Tencent только что выпустила новую модель генерации видео с открытым исходным кодом, и она выглядит довольно интересно!

Модель (img2videos) может генерировать видео лучше, чем Gen 3 и Luma, создавать анимированные говорящие аватары, генерировать динамические сцены.

⚡️ HunyuanVideo: модели генерации видео по тексту от Tencent.

Tencent опубликовала в отрытый доступ модели с 13 млрд. параметров для генерации видео по текстовым промптам: HunyuanVideo и HunyuanVideo-PromptRewrite.

Архитектура HunyuanVideo простроена на пространственно-временном сжатии, которое позволяет обрабатывать видео и изображения в едином формате.

Входные текстовые запросы кодируются с помощью MLLM (комбинация CLIP and T5-XXL) и используются в качестве основы для генерации. Модель генерирует латент, который затем декодируется в изображения или видео с помощью 3D VAE.

HunyuanVideo-PromptRewrite - специальный файнтюн для адаптации и автоматического расширения пользовательских промптов к предпочтениям модели. В PromptRewrite 2 режима работы: Normal и Master:

🟢Режим Normal улучшает понимание моделью намерений пользователя, способствуя более точной интерпретации промпта.

🟢Режим Master улучшает описание композиции, освещения сцены генерации и движения камеры, что на выходе дает видео с более высоким визуальным качеством.

HunyuanVideo оценивалась 60 экспертами на 1533 промптах в сравнении с топовыми T2V-моделями: Gen-3, Luma 1.6 и тремя лучшими китайскими коммерческими моделями.

Результаты оценки показали, что HunyuanVideo достигает общего уровня удовлетворенности, особенно выделяясь качеством движения объектов.

▶️Планы развития HunyuanVideo:

🟠Бенчмарк Penguin Video;
🟠Web Demo (Gradio);
🟠Поддержка ComfyUI;
🟠Поддержка Diffusers;
🟠Модель и код инференса Image-to-Video версии.

⚠️ Минимальный объем GPU - 60 GB для 720pX1280pX129f и 45 GB для 544pX960pX129f. Рекомендованный GPU - 80 GB.

▶️Установка и инференс T2V в 720р:

# Clone repo:
git clone https://github.com/tencent/HunyuanVideo
cd HunyuanVideo

# Prepare conda environment
conda env create -f environment.yml
conda activate HunyuanVideo

# Install pip dependencies
python -m pip install -r requirements.txt

# Install flash attention v2
python -m pip install git+https://github.com/Dao-AILab/[email protected]

# Inference
python3 sample_video.py \
--video-size 720 \
--video-length 129 \
--infer-steps 50 \
--prompt "%prompt%" \
--flow-reverse \
--use-cpu-offload \
--save-path ./results


📌Лицензирование: Tencent Hunyuan Community License.

📽️ Project http://aivideo.hunyuan.tencent.com
🧑‍💻 Github: http://git.new/hyvideo
📃 Paper: http://thursdai.news/hypaper
🏋️ Weights on HF: http://thursdai.news/hyv-weights https://pic.x.com/qIib0wdkzy
🤗 Hf: https://huggingface.co/tencent/HunyuanVideo-PromptRewrite

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🖥 t.me/haskell_tg - Haskell входит в число наиболее востребованных функциональных языков программирования.

В нашем новом канале, вы найдете множество уроков, книг и гайдов для погружения в этот мощный язык с нуля.

Отличная возможность не только выучить новый язык, но и возможность прокачать свои навыки программирования.

t.me/haskell_tg - стоит подписаться!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🖥 Python-hdwallet

Это библиотека на Python, предназначенная для создания и работы с иерархическими детерминированными кошельками (HD Wallet), поддерживающими свыше 200 различных криптовалют.

HD Wallets – это аббревиатура от Hierarchical Deterministic Wallets (иерархический детерминированный кошелек). Являясь кошельком криптовалют нового поколения он способен генерировать любое количества ключей на основе главного открытого ключа.

Библиотека предоставляет возможность генерации миллионов адресов и управления ключами, а также включает функции для безопасного создания сид-фраз и удобного взаимодействия с блокчейнами.

pip install hdwallet

🖥 GitHub

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥 bcrypt — это библиотека для Python, которая предоставляет функции для хэширования паролей с использованием алгоритма bcrypt!

💡 Этот алгоритм широко используется для безопасного хранения паролей благодаря своим особенностям: он поддерживает защиту от атак по словарю и делает невозможным обратное вычисление исходного пароля.

🔐 Лицензия: Apache-2.0

🖥 Github

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM