Python para convertir HTML en Markdown limpio y listo para LLM
Convertir HTML a Markdown es una tarea fundamental en los flujos de trabajo de desarrollo modernos, especialmente cuando se prepara contenido web para Modelos de Lenguaje Grande (LLMs), sistemas de documentación o generadores de sitios estáticos como Hugo.
Cree entornos de desarrollo consistentes, portables y reproducibles usando Dev Containers.
Los desarrolladores a menudo enfrentan el dilema “funciona en mi máquina” debido a desacuerdos en dependencias, versiones de herramientas o diferencias en el sistema operativo.
Dev Containers en Visual Studio Code (VS Code) resuelven esto elegantemente — permitiendo desarrollar dentro de un entorno contenedorizado configurado específicamente para su proyecto.
Ejemplo paso a paso
Aquí tenemos un ejemplo de Lambda en Python para procesador de mensajes SQS + API REST con protección mediante clave API + Terraform script para desplegarlo en ejecución sin servidor.
Ejemplos Específicos Utilizando Modelos de Lenguaje Pensantes
En este artículo, exploraremos dos formas de conectar su aplicación Python con Ollama: 1. A través del API REST HTTP; 2. A través de la biblioteca oficial de Ollama para Python.
Las APIs ligeramente diferentes requieren un enfoque especial.
Aquí tienes una comparación de soporte lado a lado de salida estructurada (obtener JSON confiable) entre proveedores populares de LLM, más ejemplos mínimos en Python
Un par de formas de obtener salida estructurada de Ollama
Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) son poderosos, pero en producción raramente queremos párrafos libres. En su lugar, queremos datos predecibles: atributos, hechos u objetos estructurados que puedas alimentar en una aplicación. Eso es Salida Estructurada de LLM.
Usar pandoc, python o herramientas en línea para la conversión a MD ````
Convertir documentos Word a Markdown es una tarea muy común para escritores técnicos, desarrolladores y creadores de contenido que desean mover su contenido a plataformas que usan Markdown (como GitHub, GitLab, generadores de sitios estáticos como Hugo).
Y desplegando un nuevo bot de Telegram en AWS
Aquí están mis notas con un tutorial paso a paso sobre cómo implementar y desplegar en AWS un bot de Telegram. He incluido un inicio rápido (polling largo) y un camino listo para producción (webhooks), con ejemplos en Python y Node.js.
Herramienta útil para la ingeniería de plataforma en AWS
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Buen framework para ETS/MLOPS con Python
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Buenas cosas sobre Python uv
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Hace bastante tiempo entrené un detector de objetos AI
Un frío día de invierno en julio… que es en Australia… sentí la urgente necesidad de entrenar un modelo de IA para detectar barras de refuerzo de concreto sin tapones…
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