Запускаем StableDiffusionXl на Nvidia видеокартах с помощью python

В данном посте я расскажу о том, как запускать модели StableDiffusion, в том числе тысячи их производных на видеокарте Nvidia с помощью Docker.

Высокоуровневый язык программирования

В данном посте я расскажу о том, как запускать модели StableDiffusion, в том числе тысячи их производных на видеокарте Nvidia с помощью Docker.

Всем привет! Меня зовут Ростислав и я занимаюсь разработкой мониторинга для сайтов. Это мой пет-проект, если можно его так назвать. Иногда мониторинг сталкивается с проблемой, когда нужно проверить принадлежность сайта конкретному пользователю. Как это делается, я расскажу в статье.
Примеры кода будут на Python (FastAPI, SQLAlchemy, mypy) и Java (Spring, Hibernate). Изначально проект был написан на Python, но по мере роста был переписан на Java для упрощения поддержки и развития.
Интеграция скриптов Python в приложение на C# позволяет использовать обширные библиотеки Python, сохраняя при этом возможности C#. Этот гайд предоставляет пошаговое руководство по созданию приложения на C#, которое вызывает скрипт Python, использует виртуальное окружение для зависимостей Python и измеряет время выполнения скрипта.
Постараюсь ужать многолетний опыт изучения навыков в одну малюсенькую статейку. Расскажу, как на практике освоить набор навыков любого размера, включая все необходимое, чтобы получить первую работу в IT. Объясню пошагово, как создать и придерживаться очень практичного и эффективного индивидуального плана обучения, по которому я сам занимался, в результате чего из полного чайника без диплома и платных курсов за пол года смог влететь в разработку на высококонкурентном рынке с 1000+ откликов на вакансию во времена массовых увольнений сразу в топовую IT‑компанию без связей, накрутки опыта и ментора и даже успешно пройти там испыталку, ведь план обучения позволил накопить багаж полезных знаний.
Правильный план обучения — это 70% получения работы. По этому плану ты сможешь освоить программирование без покупки курсов, то есть стать программистом бесплатно. Да и любой другой скилл или профессию тоже сможешь быстро и бесплатно получить, что сейчас особенно актуально с этим ИИ. Гарантирую, что по этому плану за короткий срок ты добьёшься больших результатов, а это автоматически значит, что потребуется тяжелая работа с твоей стороны. В конце статьи также будет секретный ингредиент, о котором никто не говорит и который может сделать процесс твоего обучения чуть ли не вдвое более эффективным. Ещё я приведу пример реального плана обучения и объясню, почему каждый его пункт настолько логичен, что ты просто не сможешь ему не придерживаться. Цель плана — получить максимальный результат при минимальных затратах времени и сил.

Привет! Меня зовут Иван, я бэкенд-разработчик в KTS.
Сегодня расскажу, как в FastAPI эффективно работать с фоновыми задачами и настроить их мониторинг в Prometheus.
В туториалах для фоновых задач в FastAPI обычно предлагают celery и при этом используют синхронный код. Но сегодня в реальной практике такое встречается редко, поэтому в этой статье я покажу, как в фоновых задачах использовать асинхронный код.
В статье опишу 5 вариантов: встроенный в FastAPI Background Tasks и 4 библиотеки — ARQ, SAQ, FastStream, адаптированный к асинхронному коду Celery.
В конце расскажу, как мониторить фоновые задачи.

Wake-on-Lan (WoL) — технология, которая используется (как и следует из названия) для включения компьютера посредством отправки специального пакета на адрес требуемого хоста. Но что если при помощи WoL хочется ещё и выключать компьютер?
По сути весь дальнейший текст — это ещё один способ превратить буханку хлеба в троллейбус. Но если очень хочется, то почему нет?

Привет, Хабр! Меня зовут Максим Приходский, я архитектор R-Style Softlab и сегодня хочу рассказать вам о проекте создания архитектурного репозитория в git на базе PlantUML.
Всем привет!
Решил немного отойти от своей любимой темы нейронных сетей и написать небольшой скрипт на Python для работы с конструкторской документацией в САПР «SolidWorks». Так как изначально у меня инженерное образование, то мне периодически приходится заниматься конструкторской деятельностью и, по своему опыту, я знаю, как много иногда приходится тратить времени для оформления чертежей и сохранения их в формате pdf или dwg (особенно, если мы говорим о большом количестве деталей сборок). И тут я подумал, почему не упростить жизнь себе и своим коллегам-конструкторам и не подружить Python и SolidWorks.
В этой статье я вкратце опишу, как можно быстро (буквально за один день) написать простой скрипт, с максимально простым графическим интерфейсом для работы с Системой автоматизированного проектирования SolidWorks. Очень надеюсь, что эта статья поможет всем инженерам-конструкторам в их непростой, но крайне интересной деятельности.
Работа будет состоять из двух основных частей (соответственно и статей будет две):
Часть 1 – Создание общей базы для работы с SolidWorks, написание простого графического интерфейса на tkinter, реализация возможности сохранения чертежей в форматах pdf и dwg.
Часть 2 – Реализация возможности автоматизированного заполнения полей таблицы чертежей из единого excel файла, и самая интересная фича этого проекта: автоматическое создание чертежей деталей из 3D-моделей (для начала реализация простых деталей из листового металла).
По итогу «завернём» программу в один .exe файл для возможности использовать на любых машинах.

Привет, Хабр!
AI-хайп достиг нового пика, и кажется, что весь мир сейчас занят внедрением AI-функций в свои продукты, собирая миллионы на разработку новых оболочек для ChatGPT и добавляя в свои арсеналы бесчисленные AI-инструменты. В этом вихре инноваций интересно узнать, какие LLM действительно помогают бизнесу решать задачи эффективнее. Сегодня мы готовы раскрыть LLM Leaderboard за май 2024 и показать, какие модели оказались в авангарде, а каким еще предстоит доказать свою эффективность. Давайте разберем, кто по-настоящему заслуживает вашего внимания и инвестиций, а кто просто ловит волну хайпа!
Я не буду спрашивать, как вы попали в такую ситуацию. Я в неё как-то попала, значит, и вы тоже могли. Я просто расскажу, как из неё выбраться.
Итак, у вас есть джанго-приложение, апишка к нему, и вы хотите написать автотесты на пайтест, находясь вне этого джанго-приложения. Погнали.

Однажды ко мне пришли с запросом. Нужно было поднять горячую линию, в которую могли бы обращаться люди и получать ответы на свои вопросы, переписываясь с волонтёрами. Звучит как саппорт-система? Да, потому что это она и есть.
Осложнялась задача тем, что её нужно было сделать к завтрашнему дню. А, ну и, конечно, бесплатно!
Так у меня на руках оказался прототип системы, которая отлично справилась с поставленной задачей и которую я в качестве упражнения аккуратно переписал в open-source проект, который представляю вам сегодня — Suppgram. В статье я расскажу, чем оказались удобны Telegram-боты, как я подошёл к архитектуре проекта и как мне (не?) помогло знание паттернов проектирования.

Данная статья входит в цикл, освещающий задачи на моделирование физических процессов на факультете МФТИ ВШПИ. В этой части речь пойдёт про задачу моделирования дифракции Френеля: разберём теорию, которая лежит в основе модели, напишем небольшое приложение для моделирования дифракции и подумаем над оптимизацией. Протестируем полученную программу на различных задачах.

Привет, Хабр!
Хочу поделиться своим опытом предобработки картиной с капчей и созданием модели, которая может определить, что же за символы в этой картинке. Код с архитектурой модели и обучением тоже будет, но основной упор часть с предобработкой картинок, поскольку это самая сложная часть. Также стоит упомянуть о допущениях, которые делались для упрощения задачи: использовались только латинские буквы (без цифр), все буквы в верхнем регистре, все капчи состоят из четырех символов (это самое серьезное допущение).

В прошлой статье, посвященной Python Day, который пройдет 26 мая в рамках киберфестиваля Positive Hack Days 2, мы рассказали о 4 из 8 запланированных докладов конференции. Продолжаем свой рассказ, дополняя его комментариями участников программного комитета мероприятия.

Рекомендательные системы становятся все более сложными и точными, а методы их реализации разнообразнее. Один из хороших подходов в этой области - это алгоритмы, основанные на проблеме многоруких бандитов. Эти алгоритмы позволяют анализировать предпочтения юзеров и адаптироваться к изменяющимся условиям.
Проблема многоруких бандитов представляет собой рамки принятия решений в условиях неопределенности. Основная задача состоит в том, чтобы выбрать руку или действие, которое предоставит наибольшую награду, при минимальных потерях в процессе исследования разных вариантов.

В этой статье я расскажу о генераторе документации Sphinx, с помощью которого можно автоматически создавать документацию для модулей Python. Кроме того, я буду использовать шаблон проекта Cookiecutter Data Science в Visual Studio Code (VS Code), поскольку он легко интегрируется в Sphinx и имеет стандартизированную структуру директорий. Официальное пособие по использованию Sphinx — отличный ресурс для пользователей, которые хотят углубиться в детали. А моя статья — это краткое руководство по началу работы с этим инструментом.

Задумываетесь о переезде ближе к работе или хотите сэкономить на аренде? В этой статье мы проведем анализ затрат и выгод для IT-джунов с разными уровнями зарплат. Рассмотрим, как переезд влияет на чистый доход и эффективную стоимость часа работы. Стоит ли переезжать ближе к работе ради экономии времени и денег, и как это может повлиять на вашу карьеру и качество жизни в целом.

Статья об алгоритмах разбора результата работы Yandex OCR по распознаванию структурированных документов на примере рукописных анкет.
Приветствую!
Я – QA-инженер и мы разрабатываем медицинское приложение. В этой статье я хочу поделиться своим опытом внедрения автоматизации тестирования.

Итак, вы хотите улучшить эффективность работы своей модели глубокого обучения. Как подойти к такой задаче? Народ в таких случаях часто набрасывается на «сборную солянку» из всяких хитрых приёмов, которые, вроде бы, кому‑то когда‑то помогли, или хватает что‑то, встреченное в каком‑нибудь твите, вроде «Используйте операции, изменяющие исходные данные! Задайте значение None для градиентов! Устанавливайте PyTorch 1.10.0, но ни в коем случае не 1.10.1!».
Понятно — почему люди часто прибегают к таким вот спонтанным действиям в подобных ситуациях. Ведь «эффективность работы» современных систем, их «производительность» (в особенности — систем глубокого обучения) часто кажутся нам понятиями, которые ближе к алхимии, чем к науке. Тем не менее — рассуждения о производительности, в основе которых лежат базовые принципы работы компьютерных систем, способны устранить надобность в широком круге «магических» приёмов и в результате значительно облегчить путь к решению проблемы.