Системы сохранения конфиденциальности с нулевым раскрытием информации
Архитектура с нулевым знанием (https://www.glukhov.org/ru/app-architecture/security/zero-knowledge-architecture/ “Архитектура с нулевым знанием”) представляет собой парадигмальный сдвиг в том, как мы проектируем системы, сохраняющие конфиденциальность.
Полное руководство по безопасности - данные в состоянии покоя, в транзите, во время выполнения
Когда данные становятся ценным активом, их защита никогда не была более критичной. С момента создания информации до момента ее утилизации, ее путь полон рисками - будь то хранение, передача или активное использование.
Сравнение headless CMS: функции, производительность и случаи использования
Выбор правильной headless CMS может сделать или сломать вашу стратегию управления контентом. Давайте сравним три открытых решения, которые влияют на то, как разработчики создают приложения, основанные на контенте.
Разработка CLI на Go с фреймворками Cobra и Viper
Интерфейсы командной строки (CLI) являются важными инструментами для разработчиков, системных администраторов и специалистов DevOps. Два библиотеки Go стали де-факто стандартом для разработки CLI на Go: Cobra для структуры команд и Viper для управления конфигурацией.
Сократите расходы на LLM на 80% за счет интеллектуальной оптимизации токенов
Оптимизация токенов — это ключевой навык, который отделяет экономически эффективные приложения на базе LLM от экспериментов, истощающих бюджет.
Событийная архитектура с AWS Kinesis для масштабирования
AWS Kinesis стал краеугольным камнем для построения современных микросервисных архитектур на основе событий, обеспечивая обработку данных в реальном времени в масштабируемых объемах при минимальных эксплуатационных затратах.
Оптимизируйте фронтенд-API с помощью GraphQL BFF и Apollo Server
Шаблон Backend for Frontend (BFF) в сочетании с GraphQL и Apollo Server создает мощную архитектуру для современных веб-приложений.
Команды Elasticsearch для поиска, индексации и аналитики
Elasticsearch — это мощный распределенный поисковый и аналитический движок, построенный на базе Apache Lucene. Эта всеобъемлющая шпаргалка охватывает основные команды, лучшие практики и быстрые справочники для работы с кластерами Elasticsearch.
Создавайте серверы MCP для ИИ-ассистентов с примерами на Python
Протокол Контекста Модели (MCP) революционизирует способ взаимодействия ИИ-ассистентов с внешними источниками данных и инструментами. В этом руководстве мы исследуем, как строить MCP-серверы на Python, с примерами, сосредоточенными на возможностях веб-поиска и парсинга.
Быстрая справка по командам Docker Model Runner
Docker Model Runner (DMR) — это официальное решение Docker для запуска моделей ИИ локально, представленное в апреле 2025 года. Этот справочник предоставляет быстрый доступ ко всем основным командам, настройкам и лучшим практикам.
Сравните Docker Model Runner и Ollama для локальных LLM
Запуск больших языковых моделей (LLM) локально стал все более популярным из-за приватности, контроля затрат и возможностей офлайн-работы. Ландшафт значительно изменился в апреле 2025 года, когда Docker представил Docker Model Runner (DMR), свое официальное решение для развертывания моделей ИИ.
Пошаговый пример
Здесь представлен пример Python Lambda для обработки сообщений SQS (Пример Python Lambda для обработки сообщений SQS + REST API) с защитой API Key + скрипт Terraform для развертывания его для безсерверного выполнения.
+ Конкретные примеры использования мыслящих ЛЛМ
В этой статье мы рассмотрим два способа подключения вашего Python-приложения к Ollama: 1. Через HTTP REST API; 2. Через официальную библиотеку Ollama для Python.
Для работы с несколько отличающимися API требуется особый подход.
Вот сравнительная таблица поддержки структурированного вывода (получение надежного JSON) у популярных провайдеров LLM, а также минимальные примеры на Python
