Python

Open WebUI एक शक्तिशाली, विस्तार योग्य, और विशेषताओं से भरपूर स्व-होस्टेड वेब इंटरफेस है जो बड़े भाषा मॉडल्स के साथ इंटरैक्ट करने के लिए है।

मेलबर्न का टेक समुदाय (https://www.glukhov.org/hi/post/2026/01/tech-events-melbourne/ “मेलबर्न का टेक समुदाय इवेंट्स”) 2026 में भी अपनी उन्नति जारी रख रहा है, जिसमें सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट, क्लाउड कंप्यूटिंग, AI, साइबर सुरक्षा, और उभरते हुए टेक्नोलॉजीज पर केंद्रित सम्मेलन, मीटअप्स, और वर्कशॉप्स की एक प्रभावशाली लाइनअप है।

vLLM एक उच्च-थ्रूपुट, मेमोरी-क्षमता वाले इन्फरेंस और सर्विंग इंजन है जो बड़े भाषा मॉडल (LLMs) के लिए विकसित किया गया है, जो UC Berkeley के Sky Computing Lab द्वारा विकसित किया गया है।

PDFMiner.six

PDF दस्तावेज़ों से पाठ, मेटाडेटा, और लेआउट जानकारी निकालने के लिए एक शक्तिशाली Python लाइब्रेरी है।

Playwright एक शक्तिशाली, आधुनिक ब्राउज़र ऑटोमेशन फ्रेमवर्क है जो वेब स्क्रैपिंग और एंड-टू-एंड टेस्टिंग को क्रांतिकारी बनाता है।

एआई-जनित सामग्री की बढ़ती प्रचलितता ने एक नया चुनौती पैदा कर दिया है: वास्तविक मानव लेखन को “एआई स्लॉप” से अलग करना - कम गुणवत्ता, मास प्रोडक्शन सिंथेटिक टेक्स्ट।

Cognee एक Python फ्रेमवर्क है जो दस्तावेज़ों से ज्ञान ग्राफ़ बनाने के लिए LLMs का उपयोग करता है। लेकिन क्या यह स्व-होस्टेड मॉडल्स के साथ काम करता है?

प्रोडक्शन में लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स के साथ काम करते समय, संरचित, टाइप-सेफ आउटपुट्स प्राप्त करना महत्वपूर्ण है। दो लोकप्रिय फ्रेमवर्क - BAML और Instructor - इस समस्या को हल करने के लिए अलग-अलग दृष्टिकोण अपनाते हैं।

कोग्नी के लिए सर्वोत्तम एलएलएम का चयन करने में ग्राफ-निर्माण की गुणवत्ता, हॉलुसिनेशन दरों, और हार्डवेयर सीमाओं के बीच संतुलन बनाना आवश्यक है। कोग्नी बड़े, कम हॉलुसिनेशन वाले मॉडल्स (32बी+ के साथ) के साथ ओलामा के माध्यम से उत्कृष्ट प्रदर्शन करता है, लेकिन मध्यम आकार के विकल्प हल्के सेटअप के लिए उपयुक्त होते हैं।

आश्ररण प्रवर्तन (DI) पायथन एप्लिकेशन में स्वच्छ, परीक्षणीय और बनाए रखने योग्य कोड को बढ़ावा देने वाला एक मूल डिज़ाइन पैटर्न है।

जुपिटर नोटबुक उत्पादकता को आवश्यक शॉर्टकट्स, मैजिक कमांड्स, और वर्कफ्लो टिप्स के साथ बढ़ाएं, जो आपकी डेटा साइंस और डेवलपमेंट अनुभव को बदल देंगे।

Ollama के Python लाइब्रेरी में अब नेटिव Ollama वेब सर्च (https://www.glukhov.org/hi/post/2025/12/ollama-web-search-in-python/ “Ollama web search in python”) क्षमताएं शामिल हैं। कुछ ही लाइनों के कोड के साथ, आप अपने स्थानीय LLMs को वेब से रियल-टाइम जानकारी के साथ बढ़ा सकते हैं, जिससे हॉल्युसिनेशन कम होंगे और सटीकता बढ़ेगी।

सही वेक्टर स्टोर का चयन आपकी RAG एप्लिकेशन के प्रदर्शन, लागत, और स्केलेबिलिटी को बना या बिगाड़ सकता है। यह व्यापक तुलना 2024-2025 के सबसे लोकप्रिय विकल्पों को कवर करती है।

Python लिंटर्स कोड को त्रुटियों, शैली के मुद्दों, और संभावित बग्स के लिए विश्लेषण करने वाले आवश्यक उपकरण हैं बिना इसे चलाए। वे कोडिंग मानकों को लागू करते हैं, पठनयोग्यता को सुधारते हैं, और टीमों को उच्च गुणवत्ता वाले कोडबेस बनाए रखने में मदद करते हैं।

जैसे ही AI और ML कार्यभार increasingly जटिल हो जाते हैं, robust orchestration systems की आवश्यकता बढ़ जाती है। Go की simplicity, performance, और concurrency इसे ML pipelines के orchestration layer बनाने के लिए ideal choice बनाती है, भले ही models खुद Python में लिखे हों।

क्रॉस-मोडल एम्बेडिंग्स (https://www.glukhov.org/hi/post/2025/11/using-cross-modal-embeddings/ “क्रॉस-मोडल एम्बेडिंग्स”) कृत्रिम बुद्धिमत्ता में एक महत्वपूर्ण प्रगति का प्रतिनिधित्व करते हैं, जो एक संयुक्त प्रतिनिधित्व स्थान में विभिन्न डेटा प्रकारों को समझने और तर्क करने की अनुमति देते हैं।