Вероятно лучшая опенсурс модель для Captioning, VQA, QA и прочих задач требующих ответить на вопросы опираясь на изображения. От читателя ожидается что он знает чем отличается alpaca от vicuna и почему VIT это круто.

Современные приложения имеют сложную, зачастую распределенную структуру и тестирование таких приложений, с целью проверки соответствия требованиям и корректности обработки ошибок, является важной задачей, требующей затрат времени и ресурсов. В связи с этим, нам необходимо максимально автоматизировать проведение тестирования. Кроме того, к любому динамично развивающемуся приложению разработчики выпускают обновления и обновленные версии приложений тоже нуждаются в тестировании.

В сегодняшней статье мы поговорим об использовании Python для проверки API веб приложений. Но сначала давайте рассмотрим, что представляет из себя тестирование API.

Я занимаюсь разработкой 17 лет. И недавно я осознал, что мое внутреннее топливо закончилось. Я тратил много сил в стремлении быть полезным для всех, кого считал значимым в моей жизни. Парадоксальным образом, отдача не росла, а только снижалась со временем. При этом я целенаправленно повышал свою продуктивность и ценность для бизнеса, собирая обратную связь и работая над ошибками. Изучение литературы помогало только увеличить мою пользу для других, но не отдачу для себя. Так я довел себя до полного морального истощения.

Ранее я рассказывал о том, как запустить PostgreSQL в Docker. Тогда речь шла об использовании «ванильных» образов Postgres и поднятии одного хоста. В большинстве случаев этого достаточно как для тестов, так и для экспериментов, но нужно понимать, что в промышленной эксплуатации чаще всего используются высокодоступные (отказоустойчивые, кластеризованные) конфигурации PostgreSQL.

Сегодня я покажу, как запустить уже целый кластер PostgreSQL в Docker, а также в тестах через Testcontainers, и как вручную инициировать смену мастер-хоста.

Скрипичные диаграммы могут эффективно отображать распределение данных, сравнивать различные наборы данных и выявлять аномалии (выбросы) и тенденции. В этой статье мы рассмотрим четыре различных стиля скрипичных диаграмм Seaborn, включая обычную, сгруппированную, горизонтальную и улучшенную версии, и разберемся в случаях их применения, преимуществах и недостатках. Мы также покажем, как улучшить код, чтобы нарисовать структурированную скрипку.

Привет! Эта статья для тех, кто ищет простой и быстрый способ делать полноценные дашборды на python и ad-hoc дашборды прямо в jupiter notebook. А так же для всех, кто интерсуется Plotly Dash.

Пару месяцев назад я рассказал вам о своем фреймворке для работы с различными брокерами сообщений - Propan.

Тезисно повторю: это идейный наследник FastAPI, но для написания асинхронных микросервисов (привет, Kombu). Он настолько облегчает взаимодействие с брокерами сообщений, что данный архитектурный паттерн переходит из разряда

слишком сложно, это для хайлоад, некогда разбираться

в разряд

а давай отдадим нашему стажеру сервис, он по документации разберется

(Причем это реальный кейс)

Иногда полезно оглянуться назад, подвести черту и сложить в одну кучу все, что накопилось за время работы. И вот этот момент настал и для Propan. Я просто хочу вам рассказать о тех важных изменениях, которые я внедрил за прошедшие два месяца и планах на будущее.

Сейчас ваш фидбек очень важен, так как PropanV2 находится в активной работе и любое из ваших предложений сейчас может повлиять на него.