👇 Python-декоратор — AI-сервис готов

Beam — open-source альтернатива Modal, которая позволяет деплоить любые AI-задачи в serverless-режиме без инфраструктурной боли. Всё, что нужно — декоратор в Python.

Работает очень просто:
1. uv add beam
2. Пишете свой AI-воркфлоу
3. Оборачиваете вызов в метод
4. Добавляете декоратор @endpoint с конфигом сервера

👉 Результат — готовый serverless endpoint.

Ключевые фичи:
→ Запуск контейнеров < 1 секунды
→ Поддержка распределённого хранилища
→ Авто-масштабирование от 0 до сотен контейнеров
→ GPU: 4090, H100 или свои
→ Деплой inference endpoint'ов через декораторы
→ Изолированные песочницы для кода от LLM
→ И главное — 100% open-source + приватность.

Сохраняйте, чтобы попробовать:
📱 Репозиторий

🐸 Библиотека питониста

#буст

по ходу разерусь 😆

🐸 Библиотека питониста

#развлекалово

📱 Новости и релизы Python‑пакетов за последние 7 дней

🔥 Важные обновления популярных пакетов
— fastapi-pagination 0.14.0 — пагинация для FastAPI.
— compressed-tensors 0.11.0 — работа с compressed safetensors для нейросетей.
— browser-use 0.6.0 — делает сайты доступными для AI-агентов.
— mlflow 3.3.0 — платформа для полного ML-цикла.
— diffusers 0.35.0 — state-of-the-art диффузионные модели на PyTorch и JAX.
— pint 0.25.0 — работа с физическими величинами.

📰 Новости
— Крупнейший опрос Python — Python Software Foundation и JetBrains опубликовали результаты опроса более 30 000 участников.
— Pytype прекращает поддержку старых версий — Google объявил, что Python 3.12 станет последней поддерживаемой версией pytype.
— uv 0.8.13: автоформатирование кода — новая возможность uv format для автоформатирования Python-кода.
— LL3M для Blender — ИИ, который пишет Python-код для создания и редактирования 3D-объектов в Blender.
— PyPI борется с атаками на аккаунты — блокировка атак.

✍️ Статьи недели
— Как работает pytest под капотом — глубокое погружение в архитектуру популярного тестового фреймворка.
— Subinterpreters в Python 3.14 — альтернатива multiprocessing с честным мультикором.
— Astral pyx — новая библиотека от Astral, закрывающая определённые боли разработчиков.
— Functools, Itertools, Collections — разбор встроенных утилит Python и примеры использования.

🐸 Библиотека питониста

#свежак

🐸 Библиотека питониста

🏃‍♀️ Новый поток курса — собери своих AI-агентов

7 октября стартует второй поток курса «AI-агенты для DS-специалистов».
За 5 недель вы научитесь собирать агентов, которые уже сейчас будут помогать бизнесу.

В кружке выше Максим Шаланкин, наш преподаватель, рассказывает подробнее — включай, чтобы не пропустить.

👉 Записаться на курс

🔥 10 Python-библиотек, которые должен знать каждый AI Data Scientist в 2025

Сохраняйте как шпаргалку — это полноценный роадмап библиотек, без которых сегодня не построить серьёзные AI/ML проекты.

1️⃣ LangChain — основа для LLM-агентов (reasoning, память, инструменты, API).

2️⃣ LangGraph — DAG + LangChain: условная логика, мультиагентные пайплайны.

3️⃣ Docling — извлечение данных из PDF, контрактов, отчётов.

4️⃣ OpenAI Python SDK — доступ к GPT-5, GPT-4o, DALL·E, Whisper и embeddings.

5️⃣ Markitdown — конвертация PDF/Word/Excel/HTML в Markdown.

6️⃣ Streamlit — быстрые AI-дашборды без фронтенда.

7️⃣ FastAPI — стандарт для продакшн-сервисов и AI-бэкендов.

8️⃣ ChromaDB — векторная БД для RAG-агентов и быстрого поиска.

9️⃣ FAISS — быстрый поиск по embedding'ам для семантического поиска и RAG.

🔟 AI Data Science Team — набор AI-агентов для типовых ML-задач (скоринг, анализ рисков).

📌 Эти библиотеки закрывают весь стек задач: от извлечения данных до построения RAG-систем и деплоя моделей.
Сохраняйте, чтобы не потерять!

🐸 Библиотека питониста

#буст

➡️ Obstore — быстрый и простой Python-интерфейс для облачного хранилища

Obstore — лёгкая библиотека Python для работы с объектным хранилищем (S3, GCS, Azure) с минимальным API и производительностью на базе Rust.

Фичи:
— Поддержка потоковой передачи: загрузка, выгрузка, листинг
— Минимальный интерфейс (~12 методов) и async-версии
— Полная поддержка типов (type hints)
— Гибкая аутентификация, включая кастомные провайдеры

Пример:

from obstore.store import S3Store

url = "s3://sentinel-cogs/sentinel-s2-l2a-cogs/12/S/UF/2022/6/S2A_12SUF_20220601_0_L2A"
store = S3Store.from_url(url, region="us-west-2", skip_signature=True)

print([obj["path"] for obj in store.list_with_delimiter()["objects"]])

thumbnail = store.get("thumbnail.jpg").bytes()
with open("thumbnail.jpg", "wb") as f:
    f.write(thumbnail)

Установка:

pip install obstore
# или
conda install -c conda-forge obstore

📱 Репозиторий

🐸 Библиотека питониста

#буст

🔍Тестовое собеседование на Middle Python в четверг с разработчиком из Авито

28 августа(в четверг) в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Python-разработчика.

Как это будет:
📂 Даня, старший разработчик в Авито, будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу
📂 Даня будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью
📂 В конце можно будет задать любой вопрос Дане

Это бесплатно. Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для Java-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд, ЗП и прокачать скиллы.

Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_py_bot

Реклама.
О рекламодателе.