Costruisci pipeline AI/ML robuste con microservizi Go
Con l’aumento della complessità dei carichi di lavoro di AI e ML, è diventato più urgente il bisogno di sistemi di orchestrazione robusti. La semplicità, le prestazioni e la concorrenza di Go lo rendono una scelta ideale per costruire lo strato di orchestrazione dei pipeline ML, anche quando i modelli stessi sono scritti in Python.
Unificare testo, immagini e audio in spazi di embedding condivisi
Embeddingi cross-modal rappresentano un passo avanti significativo nell’intelligenza artificiale, consentendo di comprendere e ragionare su diversi tipi di dati all’interno di uno spazio di rappresentazione unificato.
Trasforma efficientemente i documenti LaTeX in Markdown
Conversione di documenti LaTeX in Markdown è diventata essenziale per i moderni flussi di lavoro di pubblicazione, integrando generatori di siti statici, piattaforme di documentazione e sistemi di controllo delle versioni mantenendo leggibilità e semplicità.
Padroneggiare l'imballaggio Python dal codice al deployment su PyPI
Packaging Python ha evoluto significativamente, con strumenti moderni e standard che rendono più facile mai distribuire il tuo codice.
Distribuisci l'AI aziendale su hardware a basso costo con modelli open source
La democratizzazione dell’AI è arrivata. Con modelli open source come Llama 3, Mixtral e Qwen che ora competono con i modelli proprietari, i team possono costruire potenti infrastrutture AI utilizzando hardware consumer - riducendo i costi mentre mantengono il pieno controllo sulla privacy dei dati e sull’implementazione.
Proteggi la tua privacy con avanzate tecnologie anti-fingerprinting
Nel web moderno, la tua identità digitale può essere tracciata senza cookie o consenso esplicito attraverso sofisticate tecniche di fingerprinting digitale.
LongRAG, Self-RAG, GraphRAG - Tecniche di ultima generazione
Generazione Rafforzata con Recupero (RAG) ha evoluto molto al di là della semplice ricerca per similarità vettoriale. LongRAG, Self-RAG e GraphRAG rappresentano l’avanguardia di queste capacità.
Costruisci API estremamente veloci con documentazione automatica e sicurezza dei tipi
FastAPI è emerso come uno dei framework web più eccitanti per la creazione di API in Python, combinando funzionalità moderne di Python con prestazioni eccezionali e un’esperienza di sviluppo ottima.
Impara a configurare l'ambiente Linux per il lavoro di data science
Linux è diventato il sistema operativo di fatto per i professionisti del data science, offrendo flessibilità senza pari, prestazioni elevate e un’ampia ecosistema di strumenti.
Costruisci applicazioni Python mantenibili con i pattern di progettazione SOLID
Clean Architecture ha rivoluzionato il modo in cui gli sviluppatori costruiscono applicazioni scalabili e mantenibili, enfatizzando la separazione delle preoccupazioni e la gestione delle dipendenze.
Accelerare FLUX.1-dev con la quantizzazione GGUF
FLUX.1-dev è un potente modello di generazione di immagini da testo che produce risultati straordinari, ma il suo requisito di memoria di 24GB+ rende difficile il suo utilizzo su molti sistemi. Quantizzazione GGUF di FLUX.1-dev offre una soluzione, riducendo l’utilizzo della memoria del circa 50% mantenendo comunque una buona qualità delle immagini.
Modello AI per l'aumento di immagini con istruzioni testuali
Black Forest Labs ha rilasciato FLUX.1-Kontext-dev, un avanzato modello AI image-to-image che migliora le immagini esistenti utilizzando istruzioni testuali.
Riduci i costi degli LLM del 80% con un'ottimizzazione intelligente dei token
L’ottimizzazione dei token è l’abilità critica che distingue le applicazioni economiche degli LLM dagli esperimenti che consumano il budget.
L'architettura basata su eventi con AWS Kinesis per la scalabilità
AWS Kinesis è diventato un pilastro per la costruzione di moderne architetture microservizi basate sugli eventi, consentendo il processing in tempo reale dei dati su larga scala con un minimo overhead operativo.
Test Python con pytest, TDD, mocking e coverage
L’unità di test garantisce che il tuo codice Python funzioni correttamente e continui a funzionare mentre il progetto evolve. Questa guida completa copre tutto ciò che devi sapere sulle unità di test in Python, dagli concetti di base alle tecniche avanzate.
Costruisci server MCP per assistenti AI con esempi in Python
Il Model Context Protocol (MCP) sta rivoluzionando il modo in cui gli assistenti AI interagiscono con le fonti di dati esterne e gli strumenti. In questa guida, esploreremo come costruire server MCP in Python, con esempi focalizzati sulle capacità di ricerca web e scraping.
