Фотоскрейпинг наконец-то подъехал!

В новом v2 эндпоинте Firecrawl теперь можно тянуть картинки с сайтов. Подходит для мультимодальных LLM-приложений, дообучения моделей и прочих задач.

Можно навесить фильтры по разрешению, соотношению сторон или типу изображения.

Уже больше 66 тысяч звезд на GitHub 😁

👉 @PythonPortal

Когда атрибут определён и в экземпляре, и в классе, при обращении Python всегда берет значение из экземпляра.

Атрибут класса используется только если в экземпляре его нет.

class Warehouse:
    purpose = "storage"
    region = "west"

w1 = Warehouse()
print(w1.purpose, w1.region)   # storage west

w2 = Warehouse()
w2.region = "east"
print(w2.purpose, w2.region)   # storage east

👉 @PythonPortal

Опытных видно сразу

👉 @PythonPortal

Научись проектировать ИИ-агентов, управлять роботами и развертывать RAG-системы 21 ноября на True Tech Champ

На бесплатном фестивале технологий от МТС тебя ждет конференция с российскими и иностранными экспертами и новый формат лектория — ИТ-качалка.

Уже известны первые спикеры и темы:

🔴 «Физический агент: на пути к когнитивным роботам общего назначения с моделями мира», Артем Лыков — ведущий R&D-разработчик MWS, аспирант ISR Lab и Skoltech.
🔴«RAG как помощник на каждый день», Валентин Малых — руководитель фундаментальных исследований MWS AI
🔴An introduction tutorial to AI Agent Workflows, Майкл Ланэм — канадский разработчик с 20-летним и автор книги AI Agents in Action.

Между докладами и воркшопами можно смотреть гонки и битвы роботов, устроить поединки робопауков, пройти лазерный лабиринт, собрать сервер на скорость, сделать аксессуары из плат и протестировать другие айтивности.

Выбирай формат — смотри прямой эфир или приходи в МТС Live Холл.
Регистрируйся, чтобы провести 21 ноября с пользой и драйвом.

Nano-vLLM - облегченная реализация vLLM, созданная с нуля.

Это минималистичный движок для инференса LLM размером примерно 1200 строк кода на Python, который при этом показывает производительность на уровне vLLM и иногда даже выше.

Главная идея простая - дать быстрый, понятный и лёгкий движок, который можно разобрать буквально за вечер и адаптировать под свои задачи. Поддерживается кеширование, тензорный параллелизм и работа на GPU. Работает локально, без зависимости от облаков.

На тестах с моделью Qwen3-0.6B и 256 параллельными запросами Nano-vLLM показал скорость 1314.65 токенов/с против 1353.86 у vLLM. Разница не превышает 3%, при этом код Nano-vLLM проще и доступнее для модификаций.

Интерфейс совместим с vLLM, за исключением метода генерации. Примеры использования включены в репозиторий.

👉 @PythonPortal

Знаешь, что неприятно реализовывать в Python?

Функцию скользящего среднего.

Ручное хранение всех значений в окне, тот ещё гемор.

Если только ты не используешь collections.deque.

Её параметр maxlen позволяет автоматически выбрасывать лишние значения из окна.

👉 @PythonPortal

Сегодня разработчики представили новый формат данных под названием TOON. Его уже успели окрестить сменщиком JSON. Идея простая: дать ИИ понятный, компактный и быстрый формат без лишнего мусора и перегруженной структуры.

TOON экономит токены, ускоряет обработку и уменьшает объем передаваемых данных. По заявлениям авторов, формат оптимизирован не только для хранения, но и для взаимодействия с моделями искусственного интеллекта, включая гибридные и мультимодальные системы.

Поддержка уже заявлена для JavaScript, Python, Rust, Java и еще нескольких языков, а значит разработчики могут попробовать формат прямо сейчас, без ожидания экосистемы и сторонних библиотек.

Goodbye JSON, hello TOON. 🌟

👉 @PythonPortal