Создание CLI-приложений на Go с использованием Cobra и Viper

Создание CLI-приложений на Go с использованием Cobra и Viper

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.

Создание микросервисов на основе событий с помощью AWS Kinesis

Создание микросервисов на основе событий с помощью AWS Kinesis

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.

Самостоятельное размещение Nextcloud: ваше частное решение для облачных вычислений

Самостоятельное размещение Nextcloud: ваше частное решение для облачных вычислений

Управляйте своими данными с помощью облачного хранилища Nextcloud, развернутого на собственном сервере

Nextcloud — ведущая платформа для хранения данных в облаке и совместной работы с открытым исходным кодом, которая позволяет вам полностью контролировать ваши данные.

Obsidian vs LogSeq: какой инструмент управления знаниями вам подходит?

Obsidian vs LogSeq: какой инструмент управления знаниями вам подходит?

две мощные системы управления знаниями

Выбор правильного инструмента для управления личными знаниями (Управление личными знаниями) (PKM) может значительно повлиять на вашу продуктивность, обучение и организацию информации. Давайте рассмотрим Obsidian и LogSeq.

Самостоятельное размещение Immich: частное фотооблако

Самостоятельное размещение Immich: частное фотооблако

Ваши фотографии на самоуправляемом AI-облаке

Immich — это революционное открытое программное обеспечение с открытым исходным кодом для управления фотографиями и видео, которое дает вам полный контроль над вашими воспоминаниями. С функциями, сопоставимыми с Google Photos, включая распознавание лиц с использованием ИИ, умный поиск и автоматическое резервное копирование с мобильных устройств, при этом все ваши данные остаются конфиденциальными и защищенными на вашем собственном сервере.

Шпаргалка по Elasticsearch: основные команды и советы

Шпаргалка по Elasticsearch: основные команды и советы

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.

Сравнение производительности Ollama: NVIDIA DGX Spark против Mac Studio против RTX-4080

Сравнение производительности Ollama: NVIDIA DGX Spark против Mac Studio против RTX-4080

Бенчмарки GPT-OSS 120b на трёх платформах ИИ

Я выкопал некоторые интересные тесты производительности GPT-OSS 120b, работающего на Ollama на трех разных платформах: NVIDIA DGX Spark, Mac Studio и RTX 4080. Модель GPT-OSS 120b из библиотеки Ollama весит 65ГБ, что означает, что она не помещается в 16ГБ видеопамяти RTX 4080 (или более новой RTX 5080).

Модульное тестирование в Python: Полное руководство с примерами

Модульное тестирование в Python: Полное руководство с примерами

Тестирование на Python с использованием pytest, TDD, мокирования и покрытия кода

Модульное тестирование гарантирует, что ваш код на Python работает правильно и продолжает работать по мере развития проекта. Это всеобъемлющее руководство охватывает все, что вам нужно знать о модульном тестировании в Python, от базовых концепций до продвинутых техник.

Создание серверов MCP на Python: руководство по веб-поиску и парсингу

Создание серверов MCP на Python: руководство по веб-поиску и парсингу

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.

Горячие клавиши Ubuntu: полный справочник

Горячие клавиши Ubuntu: полный справочник

Горячие клавиши Ubuntu -> ваша продуктивность

Горячие клавиши Ubuntu являются незаменимыми инструментами для повышения продуктивности и эффективности. Независимо от того, являетесь ли вы разработчиком, системным администратором или продвинутым пользователем, эти комбинации клавиш могут ускорить вашу работу и снизить зависимость от мыши.

Преобразование HTML в Markdown с помощью Python: Полное руководство

Преобразование HTML в Markdown с помощью Python: Полное руководство

Python для преобразования HTML в чистый, готовый к использованию с LLM Markdown

Конвертация HTML в Markdown является фундаментальной задачей в современных рабочих процессах разработки, особенно при подготовке веб-контента для крупных языковых моделей (LLM), систем документации или статических генераторов сайтов, таких как Hugo. Это руководство является частью нашего Инструментов документации в 2026 году: Markdown, LaTeX, PDF и рабочие процессы печати хаба.

Шпаргалка по Docker Model Runner: команды и примеры

Шпаргалка по Docker Model Runner: команды и примеры

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.

Docker Model Runner против Ollama (2026): что лучше для локальных LLMs?

Docker Model Runner против Ollama (2026): что лучше для локальных LLMs?

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.

Реализация сервис-меша с использованием Istio и Linkerd: Полное руководство

Реализация сервис-меша с использованием Istio и Linkerd: Полное руководство

Развёртывание production-ready сервис-меша: Istio vs Linkerd

Узнайте, как реализовать и оптимизировать архитектуры сервис-мешей с использованием Istio и Linkerd. Это руководство охватывает стратегии развертывания, сравнения производительности, конфигурации безопасности и лучшие практики для производственных сред.

Подписаться

Получайте новые материалы про системы, инфраструктуру и AI engineering.