🔥 9 бесплатных курсов c HuggingFace по искусственному интеллекту!

➡️Узнайте, как обучать, настраивать и развертывать большие языковые модели с помощью HuggingFace Transformers.
https://huggingface.co/learn/llm-course/chapter1/1

➡️Курс по AI-агентам
Создавайте инструменты с многоэтапным мышлением, используя LangChain и HF.
https://huggingface.co/learn/agents-course/unit0/introduction

➡️ Курс по глубокому обучению с подкреплением (Deep RL)
Научите агентов принимать решения и учиться на основе окружающей среды.
https://huggingface.co/learn/deep-rl-course/unit0/introduction

➡️ Курс по компьютерному зрению
Изучите как работает OCR, сегментация и классификация изображений с моделями HuggingFace.
https://huggingface.co/learn/audio-course/chapter0/introduction

➡️ Курс по работе с аудио
Применяйте трансформеры к аудио: распознавание речи, тегирование музыки и синтез речи.
https://huggingface.co/learn/audio-course/chapter0/introduction

➡️ Курс по машинному обучению для игр
Узнайте, как ИИ меняет разработку игр: от поведения NPC до генерации контента.
https://huggingface.co/learn/ml-games-course/unit0/introduction

➡️ Курс по машинному обучению для 3D
Работайте с 3D-данными, такими как облака точек и сетки, на стыке графики и ML.
https://huggingface.co/learn/ml-for-3d-course/unit0/introduction

➡️ Курс по диффузионным моделям
Погрузитесь в технологию, лежащую в основе DALL·E и Stable Diffusion, и научитесь генерировать изображения.
https://huggingface.co/learn/diffusion-course/unit0/1

➡️ Кулинарная книга по открытому ИИ (Open-Source AI Cookbook)
Коллекция практических ноутбуков от реальных разработчиков ИИ — учитесь, копируйте код и создавайте свои проекты. https://huggingface.co/learn/cookbook/index

@ai_machinelearning_big_data - подписаться

#free #courses #opensource #huggingface

🖥 py-pglite — PostgreSQL без установки, тестируй как с SQLite!

py-pglite — обёртка PGlite для Python, позволяющая запускать настоящую базу PostgreSQL прямо при тестах. Без Docker, без настройки — просто импортируй и работай.

📌 Почему это круто:
- 🧪 Ноль конфигурации: никакого Postgres и Docker, только Python
- ⚡ Молниеносный старт: 2–3 с против 30–60 с на традиционные подходы :contentReference[oaicite:2]{index=2}
- 🔐 Изолированные базы: новая база для каждого теста — чисто и безопасно
- 🏗️ Реальный Postgres: работает с JSONB, массивами, оконными функциями
- 🔌 Совместимость: SQLAlchemy, Django, psycopg, asyncpg — любая связка :contentReference[oaicite:3]{index=3}

💡 Примеры установки:

pip install py-pglite
pip install py-pglite[sqlalchemy]   # SQLAlchemy/SQLModel
pip install py-pglite[django]       # Django + pytest-django
pip install py-pglite[asyncpg]      # Асинхронный клиент
pip install py-pglite[all]          # Всё сразу

🔧 Пример (SQLAlchemy)

python 
def test_sqlalchemy_just_works(pglite_session):
    user = User(name="Alice")
    pglite_session.add(user)
    pglite_session.commit()
    assert user.id is not None

py‑pglite — идеальный инструмент для unit- и интеграционных тестов, где нужен настоящий Postgres, но без всей админской рутины.

Полноценный PostgreSQL — без его тяжеловесности.

▪Github

@pythonl

#python #sql #PostgreSQL #opensource

🧠 MCP сервер для баз данных от Google

Он выступает прослойкой между вашим агентом (например, LangChain, LlamaIndex, VertexAI) и базой данных, упрощая работу с базой, подключение, управление, безопасность и мониторинг.,

Подходит для разработки AI-агентов, которые могут создавать и управлять в реальными БД.

Особенности:
✔️ Подключение к БД за < 10 строк Python
✔️ Встроенный pooling и аутентификация
✔️ Простая интеграция в агентов (LangChain, Autogen, и т.д.)
✔️100% open-source
✔️Поддержка разных БД: PostgreSQL, MySQL, SQLite, SQL Server, AlloyDB, Cloud SQL, Spanner, BigQuery, Bigtable, Couchbase, Dgraph, Redis, Neo4j и др.
✔️Удобная конфигурация : простой синтаксис YAML для описания функций и запросов.


Если делаете агентов, которые работают с SQL/PostgreSQL/MySQL — точно стоит попробовать.

▪ GitHub: https://github.com/googleapis/genai-toolbox

@ai_machinelearning_big_data


#AI #ML #aiagent #opensource #MCP #databases #genai