Как ускорить автотесты на Python в Pytest в 8,5 раз
https://habr.com/ru/articles/972448/
Однажды я пришел на проект, на котором выполнение некоторых тест-сьютов занимало больше часа, настолько медленно, что запускать их на каждый merge request (MR) было просто нереально. Мы хотели запускать автотесты на каждый коммит в MR, но с такой скоростью это было невозможно. В результате мне удалось, за счёт серии небольших, но точных изменений добиться 8,5-кратного ускорения - без переписывания тестов с нуля. В статье расскажу, какие проблемы у нас возникли и как мы их решали.
https://habr.com/ru/articles/972448/
Однажды я пришел на проект, на котором выполнение некоторых тест-сьютов занимало больше часа, настолько медленно, что запускать их на каждый merge request (MR) было просто нереально. Мы хотели запускать автотесты на каждый коммит в MR, но с такой скоростью это было невозможно. В результате мне удалось, за счёт серии небольших, но точных изменений добиться 8,5-кратного ускорения - без переписывания тестов с нуля. В статье расскажу, какие проблемы у нас возникли и как мы их решали.
Первый взгляд на новые фоновые задачи в Django 6.0
https://habr.com/ru/articles/972320/
Фреймворк наконец получил встроенный API для очередей задач — но без воркеров, так что чудес пока ждать рано.
https://habr.com/ru/articles/972320/
Фреймворк наконец получил встроенный API для очередей задач — но без воркеров, так что чудес пока ждать рано.
От CSV к дашбордам: гибкая отчетность на Postgres, Airflow и Superset
https://habr.com/ru/companies/astralinux/articles/972328/
На проекте возникла необходимость в функциональности красивой и настраиваемой отчетности, в чем я увидел возможность проверить себя в новой для себя области. Я вызвался разобраться и помочь продукту стать еще лучше.
https://habr.com/ru/companies/astralinux/articles/972328/
На проекте возникла необходимость в функциональности красивой и настраиваемой отчетности, в чем я увидел возможность проверить себя в новой для себя области. Я вызвался разобраться и помочь продукту стать еще лучше.
Питон перед Рождеством. Как я осваивал этот язык программирования
https://habr.com/ru/companies/lanit/articles/969590/
Это личный опыт, оказавшийся для меня неожиданным. Настолько неожиданным, что я решил разобраться, почему результат оказался намного эффективнее, чем я ожидал. Когда я разобрался, мне захотелось поделиться новым пониманием.
https://habr.com/ru/companies/lanit/articles/969590/
Это личный опыт, оказавшийся для меня неожиданным. Настолько неожиданным, что я решил разобраться, почему результат оказался намного эффективнее, чем я ожидал. Когда я разобрался, мне захотелось поделиться новым пониманием.
[Видео] Новости мира Python за ноябрь 2025
https://www.youtube.com/watch?v=97xEd6e95tU
https://www.youtube.com/watch?v=97xEd6e95tU
Дроби, проценты, степени, логарифмы
https://habr.com/ru/articles/972918/
Дроби, проценты, степени и логарифмы на примерах в математике и в python. Что это такое, все свойства их и как же решать примеры с ними. В этой статье про фундамент, который понадобится в дальнейшем: Самый старт для изучения python, математики в целом и машинного обучения, если математику совсем не знал. Все написано простым языком и не на 100 страниц.
https://habr.com/ru/articles/972918/
Дроби, проценты, степени и логарифмы на примерах в математике и в python. Что это такое, все свойства их и как же решать примеры с ними. В этой статье про фундамент, который понадобится в дальнейшем: Самый старт для изучения python, математики в целом и машинного обучения, если математику совсем не знал. Все написано простым языком и не на 100 страниц.
🤡1
SFT vs RL: Сравнение методов настройки LLM для задач программирования и игровых сред
https://habr.com/ru/articles/972722/
В современной разработке AI-агентов возникает необходимость адаптации больших языковых моделей (LLM) для решения специфических задач, требующих не просто генерации текста, а выполнения последовательных действий с рассуждениями. В этой статье мы рассмотрим и сравним два основных подхода к настройке моделей: Supervised Fine-Tuning (SFT) и Reinforcement Learning (RL), используя библиотеку TRL (Transformer Reinforcement Learning) от Hugging Face.
https://habr.com/ru/articles/972722/
В современной разработке AI-агентов возникает необходимость адаптации больших языковых моделей (LLM) для решения специфических задач, требующих не просто генерации текста, а выполнения последовательных действий с рассуждениями. В этой статье мы рассмотрим и сравним два основных подхода к настройке моделей: Supervised Fine-Tuning (SFT) и Reinforcement Learning (RL), используя библиотеку TRL (Transformer Reinforcement Learning) от Hugging Face.
Автоматизируем машинное обучение с помощью ИИ-агентов
https://habr.com/ru/articles/972686/
Решая соревнования на Kaggle начинаешь замечать паттерн. Baseline сделать просто: загрузить данные, запустить CatBoost или LightGBM, получить baseline метрику. Это занимает полчаса. Но чтобы попасть в топ решений, нужно перепробовать десятки вариантов препроцессинга, сотни комбинаций фичей и тысячи наборов гиперпараметров.
https://habr.com/ru/articles/972686/
Решая соревнования на Kaggle начинаешь замечать паттерн. Baseline сделать просто: загрузить данные, запустить CatBoost или LightGBM, получить baseline метрику. Это занимает полчаса. Но чтобы попасть в топ решений, нужно перепробовать десятки вариантов препроцессинга, сотни комбинаций фичей и тысячи наборов гиперпараметров.
Дифференциальная приватность в ML
https://habr.com/ru/companies/otus/articles/970382/
Сегодня поговорим в коротком формате о защите данных при обучении моделей, а именно в процессе обучения. Никому не понравится, если ваша нейросеть вдруг выдаст чужие паспортные данные или медицинские записи, правда? А ведь модели машинного обучения иногда склонны запоминать кусочки обучающего набора.
https://habr.com/ru/companies/otus/articles/970382/
Сегодня поговорим в коротком формате о защите данных при обучении моделей, а именно в процессе обучения. Никому не понравится, если ваша нейросеть вдруг выдаст чужие паспортные данные или медицинские записи, правда? А ведь модели машинного обучения иногда склонны запоминать кусочки обучающего набора.
context-async-sqlalchemy — лучший способ использовать sqlalchemy в async python приложении
https://habr.com/ru/articles/972932/
Хочу рассказать о своей новой библиотеке context-async-sqlalchemy, которая помогает очень просто работать с sqlalchemy в async python приложениях. Минимум кода для простых сценариев, но и максимум свободы для сложных.
https://habr.com/ru/articles/972932/
Хочу рассказать о своей новой библиотеке context-async-sqlalchemy, которая помогает очень просто работать с sqlalchemy в async python приложениях. Минимум кода для простых сценариев, но и максимум свободы для сложных.
Talk Python to Me: #529: Computer Science from Scratch
https://talkpython.fm/episodes/show/529/computer-science-from-scratch
Audio
https://talkpython.fm/episodes/show/529/computer-science-from-scratch
Audio
Контроль качества переводов на основе ИИ
https://habr.com/ru/articles/973100/
А вы задумываетесь иногда, что вот хочется что-то сделать такое, чтобы как-то выбиться из общей массы разработчиков? Сейчас придумаю идею, реализую, стану зарабатывать много денег? Все же так думают? Или только я один.Да вот поэтому я и делаю постоянно какие-то проекты. И да, все они простые и не выдающиеся, но, наверное, главное — не унывать. Утешаю я себя так.
https://habr.com/ru/articles/973100/
А вы задумываетесь иногда, что вот хочется что-то сделать такое, чтобы как-то выбиться из общей массы разработчиков? Сейчас придумаю идею, реализую, стану зарабатывать много денег? Все же так думают? Или только я один.Да вот поэтому я и делаю постоянно какие-то проекты. И да, все они простые и не выдающиеся, но, наверное, главное — не унывать. Утешаю я себя так.