This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#такое дня
Крайне показательное чтиво на ночь: исследование российского опенсорса.
https://research.nplus1.ru/
Довольно длинный обзор, но меня очень смутили три вещи:
1. Человек, который сделал скролл на этом сайте, ты что покушал в тот день?
2. 58,4% Считают, что опенсорс не имеет границ и не существует «российского опенсорса»
В смысле, 58,4? Почему так мало?
К счастью, изоляционистская риторика пока всё ещё однозначно осуждается.
3. Эти глаза, они там зачем?
Вообще, если продраться сквозь очень плохую реализацию плавного скролла, исследование весьма полезное.
А вы, котаны, контрибьютите в опенсорс? Как часто? На каком уровне?
#opensource #longread
Крайне показательное чтиво на ночь: исследование российского опенсорса.
https://research.nplus1.ru/
Довольно длинный обзор, но меня очень смутили три вещи:
1. Человек, который сделал скролл на этом сайте, ты что покушал в тот день?
2. 58,4% Считают, что опенсорс не имеет границ и не существует «российского опенсорса»
В смысле, 58,4? Почему так мало?
К счастью, изоляционистская риторика пока всё ещё однозначно осуждается.
3. Эти глаза, они там зачем?
Вообще, если продраться сквозь очень плохую реализацию плавного скролла, исследование весьма полезное.
А вы, котаны, контрибьютите в опенсорс? Как часто? На каком уровне?
#opensource #longread
👍4❤2
#ссылка дня
У канала есть небольшое, но всё же уютное сообщество — @htmlshitchat.
И сегодня один из подписчиков прислал на наш суд свой тренировочный проект: простой клон React.js
Собственно, вот он: https://github.com/MarufZak/react-simplified
Помимо непосредственно view-слоя библиотеки представлены ещё headless ui-kit и простая админская панель. То есть, проект вполне себе рабочий.
А теперь слово автору. Какова была мотивация, какими ресурсами пользовался и зачем это всё вообще?
Мотивацией стало сделать свой open-source проект. До этого я делал contributions в проекты как earthworm, reactjs-interview-questions, kamranahmedse/developer-roadmap и тд, фиксил проблемы с a11y.
Я подумал, зачем бы не сделать свою либу, долго думал и остановился на react.
Читал статьи из build-your-own-x , отличные ресурсы. Но копипастить не стал, брал только идеи.
Копался в самом коде реакта, хотя некоторые вещи даже не нашёл. А также читал статьи из канала Будни разработчика, что помогло написать headless ui kit 😉.
Это был мой side проект, но работал я над ним практически каждый день. Спустя 2 месяца я понял, что никакая магия за реактом не стоит, только умный подход к разработке без каких либо custom language syntax, отдельное спасибо разработчикам из facebook.
Если бы мог вернуться назад, то начал бы писать тесты, без них очень и очень трудно становится работать с библиотекой. Теперь я убеждён что тесты хоть и скучные, но они нужны.
Также я понял что AI справляться не может с такими проектами (да, я многое обсуждал с chatGPT, но толка было мало, возможно я делал неверные промпты).
День за днём делать повседневную или почти одинаковую работу на работе наскучило, а open source меня как будто оживил как разработчка. Всем советую!
#community #opensource
У канала есть небольшое, но всё же уютное сообщество — @htmlshitchat.
И сегодня один из подписчиков прислал на наш суд свой тренировочный проект: простой клон React.js
Собственно, вот он: https://github.com/MarufZak/react-simplified
Помимо непосредственно view-слоя библиотеки представлены ещё headless ui-kit и простая админская панель. То есть, проект вполне себе рабочий.
А теперь слово автору. Какова была мотивация, какими ресурсами пользовался и зачем это всё вообще?
Мотивацией стало сделать свой open-source проект. До этого я делал contributions в проекты как earthworm, reactjs-interview-questions, kamranahmedse/developer-roadmap и тд, фиксил проблемы с a11y.
Я подумал, зачем бы не сделать свою либу, долго думал и остановился на react.
Читал статьи из build-your-own-x , отличные ресурсы. Но копипастить не стал, брал только идеи.
Копался в самом коде реакта, хотя некоторые вещи даже не нашёл. А также читал статьи из канала Будни разработчика, что помогло написать headless ui kit 😉.
Это был мой side проект, но работал я над ним практически каждый день. Спустя 2 месяца я понял, что никакая магия за реактом не стоит, только умный подход к разработке без каких либо custom language syntax, отдельное спасибо разработчикам из facebook.
Если бы мог вернуться назад, то начал бы писать тесты, без них очень и очень трудно становится работать с библиотекой. Теперь я убеждён что тесты хоть и скучные, но они нужны.
Также я понял что AI справляться не может с такими проектами (да, я многое обсуждал с chatGPT, но толка было мало, возможно я делал неверные промпты).
День за днём делать повседневную или почти одинаковую работу на работе наскучило, а open source меня как будто оживил как разработчка. Всем советую!
#community #opensource
GitHub
GitHub - MarufZak/react-simplified: ⚛️ Zero-dependency and lightweight React implementation that provides a simple way to create…
⚛️ Zero-dependency and lightweight React implementation that provides a simple way to create user interfaces - MarufZak/react-simplified
👍29❤1🤡1
#инструмент дня
В прошлом году я уже показывал, как удаление фона с изображений постепенно переезжает прямо в браузер:
https://xn--r1a.website/htmlshit/3797
Тогда речь шла про Transformers.js и WebGPU — мол, многие ML-задачи уже спокойно работают локально, без серверов и сервисов.
Теперь вот наткнулся на removerized:
https://github.com/yossTheDev/removerized
Это открытый AI image toolkit, который целиком работает в браузере.
Под капотом — ONNX Runtime Web, WebGPU и client-side inference. То есть модели запускаются прямо у вас на устройстве, без отправки изображений на сервер.
Из того, что есть сейчас:
— удаление фона
— апскейл изображений
— пакетная обработка
— офлайн-режим
— кэширование моделей
— расширенные настройки
А главное, работает.
Демо:
https://getremoverized.yoss.pro/removerized
Да, кстати. ONNX Runtime Web — это браузерный рантайм для запуска ML-моделей через ONNX.
Если очень грубо: штука, которая позволяет запускать нейронки прямо в браузере через WebGPU/WebAssembly, без Python, CUDA и отдельного бэкенда.
Сайт:
https://onnxruntime.ai/docs/get-started/with-javascript/web.html
GitHub:
https://github.com/microsoft/onnxruntime
#ai #opensource #webgpu #ml
В прошлом году я уже показывал, как удаление фона с изображений постепенно переезжает прямо в браузер:
https://xn--r1a.website/htmlshit/3797
Тогда речь шла про Transformers.js и WebGPU — мол, многие ML-задачи уже спокойно работают локально, без серверов и сервисов.
Теперь вот наткнулся на removerized:
https://github.com/yossTheDev/removerized
Это открытый AI image toolkit, который целиком работает в браузере.
Под капотом — ONNX Runtime Web, WebGPU и client-side inference. То есть модели запускаются прямо у вас на устройстве, без отправки изображений на сервер.
Из того, что есть сейчас:
— удаление фона
— апскейл изображений
— пакетная обработка
— офлайн-режим
— кэширование моделей
— расширенные настройки
А главное, работает.
Демо:
https://getremoverized.yoss.pro/removerized
Да, кстати. ONNX Runtime Web — это браузерный рантайм для запуска ML-моделей через ONNX.
Если очень грубо: штука, которая позволяет запускать нейронки прямо в браузере через WebGPU/WebAssembly, без Python, CUDA и отдельного бэкенда.
Сайт:
https://onnxruntime.ai/docs/get-started/with-javascript/web.html
GitHub:
https://github.com/microsoft/onnxruntime
#ai #opensource #webgpu #ml
👍9🤩3❤1
#статья дня
Яндекс подвёл итоги грантовой программы Yandex Open Source — и там неожиданно много не просто «полезных тулз», а вполне серьёзной AI- и developer-инфраструктуры.
Например, среди победителей есть AI Router — прокси для маршрутизации запросов между OpenAI, Gemini, Anthropic и другими LLM. С балансировкой нагрузки, rate limiting и даже встроенным аналогом Fail2Ban для защиты от подозрительных запросов. По сути, единая точка входа для работы с разными моделями.
Ещё из интересного — RAGU. Это GraphRAG-движок, который строит графы знаний по документам: вытаскивает сущности, связи, дедуплицирует узлы и позволяет комбинировать локальный, глобальный и векторный поиск. То есть уже не просто «чатик поверх PDF», а полноценная retrieval-инфраструктура.
Ну и отдельно понравился langchain-localai — пакет для тех, кто гоняет LLM локально или в закрытом контуре. Авторы переписали коннекторы на новый OpenAI SDK, добавили нормальную асинхронность и ускорили batch-обработку эмбеддингов.
Вообще, по статье хорошо видно, как open source вокруг AI постепенно смещается от «очередной модели» к инфраструктуре: routing, observability, retrieval, orchestration и tooling.
Короче, AI-native DevOps уже наступает.
#opensource #ai #llm #rag #devtools
Яндекс подвёл итоги грантовой программы Yandex Open Source — и там неожиданно много не просто «полезных тулз», а вполне серьёзной AI- и developer-инфраструктуры.
Например, среди победителей есть AI Router — прокси для маршрутизации запросов между OpenAI, Gemini, Anthropic и другими LLM. С балансировкой нагрузки, rate limiting и даже встроенным аналогом Fail2Ban для защиты от подозрительных запросов. По сути, единая точка входа для работы с разными моделями.
Ещё из интересного — RAGU. Это GraphRAG-движок, который строит графы знаний по документам: вытаскивает сущности, связи, дедуплицирует узлы и позволяет комбинировать локальный, глобальный и векторный поиск. То есть уже не просто «чатик поверх PDF», а полноценная retrieval-инфраструктура.
Ну и отдельно понравился langchain-localai — пакет для тех, кто гоняет LLM локально или в закрытом контуре. Авторы переписали коннекторы на новый OpenAI SDK, добавили нормальную асинхронность и ускорили batch-обработку эмбеддингов.
Вообще, по статье хорошо видно, как open source вокруг AI постепенно смещается от «очередной модели» к инфраструктуре: routing, observability, retrieval, orchestration и tooling.
Короче, AI-native DevOps уже наступает.
#opensource #ai #llm #rag #devtools
👍3🤡2❤1