Инструмент для скрапинга Google AI без API
Привет, сообщество LocalLLaMA! Разработан новый инструмент на Python, который позволяет скрапить данные из Google AI Mode без необходимости использования API-ключей или платных сервисов. Это отличная возможность для образовательных исследований и создания датасетов.
Что умеет этот инструмент:
- Извлекает чистые AI-ответы в виде параграфов.
- Преобразует таблицы в элегантный ASCII-формат.
- Работает в headless-режиме — без открытия браузера.
- Поддерживает пакетную обработку нескольких запросов.
- Экспортирует данные в JSON для последующей настройки датасетов.
Почему это важно для пользователей локальных LLM: Вы можете создать собственные датасеты и улучшить качество моделей, не прибегая к платным инструментам и API.
⚡️ Главное: Новый Python-инструмент делает скрапинг Google AI Mode доступным и удобным для всех, кто интересуется созданием и обучением локальных моделей.
#python #datascience #opensource #ai
@kodepro
Привет, сообщество LocalLLaMA! Разработан новый инструмент на Python, который позволяет скрапить данные из Google AI Mode без необходимости использования API-ключей или платных сервисов. Это отличная возможность для образовательных исследований и создания датасетов.
Что умеет этот инструмент:
- Извлекает чистые AI-ответы в виде параграфов.
- Преобразует таблицы в элегантный ASCII-формат.
- Работает в headless-режиме — без открытия браузера.
- Поддерживает пакетную обработку нескольких запросов.
- Экспортирует данные в JSON для последующей настройки датасетов.
Почему это важно для пользователей локальных LLM: Вы можете создать собственные датасеты и улучшить качество моделей, не прибегая к платным инструментам и API.
⚡️ Главное: Новый Python-инструмент делает скрапинг Google AI Mode доступным и удобным для всех, кто интересуется созданием и обучением локальных моделей.
#python #datascience #opensource #ai
@kodepro
❤1👍1🔥1
Разверните приложение для анализа цепочек поставок за 20 минут
Устали от статичных ноутбуков? Новый гайд демонстрирует, как с помощью Streamlit быстро создать интерактивный дашборд для мониторинга логистики и производства. Это революционный подход для data scientists и инженеров, желающих визуализировать данные в реальном времени без сложной фронтенд-разработки.
⚡️ Главное: Фреймворк Streamlit позволяет за считанные минуты развернуть рабочий прототип веб-приложения, кардинально ускоряя цикл от идеи до внедрения в supply chain.
#streamlit #datascience #supplychain #python #deployment
@kodepro
Устали от статичных ноутбуков? Новый гайд демонстрирует, как с помощью Streamlit быстро создать интерактивный дашборд для мониторинга логистики и производства. Это революционный подход для data scientists и инженеров, желающих визуализировать данные в реальном времени без сложной фронтенд-разработки.
⚡️ Главное: Фреймворк Streamlit позволяет за считанные минуты развернуть рабочий прототип веб-приложения, кардинально ускоряя цикл от идеи до внедрения в supply chain.
#streamlit #datascience #supplychain #python #deployment
@kodepro
👍1
Pytest 9.0 представляет гибкие подтесты (subtests)
Обновился популярный фреймворк для тестирования Python. В версии 9.0.0 появилась долгожданная экспериментальная функция — subtests. Она предлагает альтернативу привычному
Раньше параметризованный тест проваливался целиком при первой же ошибке, что усложняло отладку. Subtests позволяют запускать набор ассертов внутри одного теста, продолжая выполнение даже после неудачи отдельного подтеста. В консоли вы увидите детальный отчет по каждому случаю, что особенно удобно для сложных или связанных проверок.
⚡️ Главное: В pytest появился более гибкий инструмент для параметризованного тестирования с улучшенной детализацией результатов, что упрощает отладку.
#python #testing #pytest #opensource #программирование
@kodepro
Обновился популярный фреймворк для тестирования Python. В версии 9.0.0 появилась долгожданная экспериментальная функция — subtests. Она предлагает альтернативу привычному
pytest.mark.parametrize.Раньше параметризованный тест проваливался целиком при первой же ошибке, что усложняло отладку. Subtests позволяют запускать набор ассертов внутри одного теста, продолжая выполнение даже после неудачи отдельного подтеста. В консоли вы увидите детальный отчет по каждому случаю, что особенно удобно для сложных или связанных проверок.
⚡️ Главное: В pytest появился более гибкий инструмент для параметризованного тестирования с улучшенной детализацией результатов, что упрощает отладку.
#python #testing #pytest #opensource #программирование
@kodepro
👍1