Python

Venv est un outil de ligne de commande pour la gestion des environnements virtuels. Beaucoup plus simple que Anaconda. Voici quelques commandes utiles de venv.

J’ai agrégé certaines statistiques d’installation d’extensions VS Code par différentes langues de programmation.
Et la plus populaire est Python, puis C++.

Commandes les plus utilisées dans Visual Studio Code

Voici un ensemble d’instructions sur Comment Configurer pour exécuter tout exécutable en tant que service sous Linux avec Systemd.

Utilisez PyInstaller pour empaqueter des programmes Python en exécutables autonomes. Il fonctionne sous Linux, Windows et Mac.

Ce n’est pas la méthode la plus efficace, mais elle est utilisable.

Ici, je liste les étapes nécessaires pour implémenter un couple de fonctions lambda dans AWS SAM :

1. REST API Lambda : envoyer un message à SQS
2. Déclencheur Lambda SQS : traiter le message provenant de SQS

Voici les instructions étape par étape sur la façon d’ajouter des couches à AWS Lambdas - en Python. Nous utiliserons le code de base généré par l’exemple de modèle standard HelloWorld.

Ce Ollama CLI cheatsheet se concentre sur les commandes que vous utilisez tous les jours (ollama ls, ollama serve, ollama run, ollama ps, gestion des modèles et flux de travail courants), avec des exemples que vous pouvez copier/coller.

Il y a peu de temps, a été publié. Commençons par un point sur la mise à jour et testons comment Mistral Small se compare aux autres LLMs ici.

Voici un mémo Conda que j’ai compilé il y a quelque temps… Ce mémo Conda couvre les commandes et astuces les plus essentielles pour gérer les environnements, les paquets et les canaux que j’ai trouvés utiles.

Reranking est une deuxième étape dans la Génération Augmentée par Récupération (RAG) systèmes, juste entre la Récupération et la Génération.

Récemment, Black Forest Labs a publié un ensemble de
modèles d’IA texte à image.
Ces modèles sont dit avoir une qualité de sortie bien plus élevée.
Essayons-les

Nous pouvons écrire une fonction lambda pour le déploiement sur AWS dans plusieurs langages. Commençons par comparer les performances de fonctions (presque vides) écrites en JavaScript, Python et Golang…

Parfois, j’ai besoin de cela mais je ne le trouve pas immédiatement.
Donc, je les garde toutes ici.

Quand j’ai entraîné un détecteur d’objets AI il y a un certain temps - LabelImg était un outil très utile, mais l’exportation depuis Label Studio vers le format COCO n’était pas acceptée par le framework MMDetection..