🔍 Django ModelSearch: Умный поиск для ваших моделей
Django ModelSearch позволяет индексировать модели Django и осуществлять поиск с помощью ORM. Поддерживает PostgreSQL FTS, SQLite FTS5, Elasticsearch и OpenSearch. Идеально подходит для создания мощных поисковых решений в ваших приложениях.
🚀Основные моменты:
- Индексация моделей в Elasticsearch и OpenSearch
- Поддержка автозаполнения и фасетного поиска
- Возможность использования существующих QuerySets
- Поддержка нечеткого поиска и структурированных запросов
- Нулевая простоя при перестройке индекса
📌 GitHub: https://github.com/kaedroho/django-modelsearch
@pythonl
#python
Django ModelSearch позволяет индексировать модели Django и осуществлять поиск с помощью ORM. Поддерживает PostgreSQL FTS, SQLite FTS5, Elasticsearch и OpenSearch. Идеально подходит для создания мощных поисковых решений в ваших приложениях.
🚀Основные моменты:
- Индексация моделей в Elasticsearch и OpenSearch
- Поддержка автозаполнения и фасетного поиска
- Возможность использования существующих QuerySets
- Поддержка нечеткого поиска и структурированных запросов
- Нулевая простоя при перестройке индекса
📌 GitHub: https://github.com/kaedroho/django-modelsearch
@pythonl
#python
❤8👍4🔥4
🚀 Python Pro совет
Хотите измерить время выполнения куска кода без лишних библиотек?
Используйте модуль
💡 Это простой способ проверить, какой из вариантов реализации быстрее.
Сравнивайте разные подходы и оптимизируйте критичные куски кода на практике.
@pythonl
Хотите измерить время выполнения куска кода без лишних библиотек?
Используйте модуль
timeit
, встроенный прямо в Python:
# Запуск из командной строки
python -m timeit -n 100 -r 5 "sum(range(1000))"
# В коде
import timeit
print(timeit.timeit("sum(range(1000))", number=1000))
💡 Это простой способ проверить, какой из вариантов реализации быстрее.
Сравнивайте разные подходы и оптимизируйте критичные куски кода на практике.
@pythonl
👍16❤7🔥7
📐 Agent Reinforcement Trainer — фреймворк для обучения ИИ-агентов через reinforcement learning
Проект предлагает удобный способ прокачки LLM для решения практических задач. Во время работы ART использует метод GRPO и позволяет обучать агентов работать с MCP-серверами, играть в игры и выполнять другие действия через взаимодействие со средой.
Инструмент минимально требователен к данным — система сама анализирует доступные инструменты и генерирует учебные сценарии. Поддерживается интеграция с популярными языковыми моделями, включая Qwen 2.5.
🤖 GitHub
@pythonl
Проект предлагает удобный способ прокачки LLM для решения практических задач. Во время работы ART использует метод GRPO и позволяет обучать агентов работать с MCP-серверами, играть в игры и выполнять другие действия через взаимодействие со средой.
Инструмент минимально требователен к данным — система сама анализирует доступные инструменты и генерирует учебные сценарии. Поддерживается интеграция с популярными языковыми моделями, включая Qwen 2.5.
🤖 GitHub
@pythonl
❤8👍3🔥2
👨💻 Omnara — Mission Control для AI-агентов
Что это?
Omnara — это «диспетчерская» для ваших AI-агентов. С её помощью можно управлять и наблюдать за работой агентов в реальном времени: через терминал, веб-интерфейс и мобильное приложение.
Возможности
- Отслеживание всех шагов агента в реальном времени.
- Push-уведомления, когда агент ждёт обратной связи.
- Ответы и контроль прямо с телефона или браузера.
- Единый дашборд для всех агентов.
Почему это удобно
- Не нужно сидеть за ПК, чтобы держать процесс под контролем.
- Всё open-source, можно разворачивать самостоятельно.
- Подходит как для разработчиков-одиночек, так и для команд.
👉 Omnara делает взаимодействие с AI-агентами гибким и удобным: вы всегда в курсе, что они делают, и можете вмешаться в любой момент.
🔗 GitHub
@pythonl
Что это?
Omnara — это «диспетчерская» для ваших AI-агентов. С её помощью можно управлять и наблюдать за работой агентов в реальном времени: через терминал, веб-интерфейс и мобильное приложение.
Возможности
- Отслеживание всех шагов агента в реальном времени.
- Push-уведомления, когда агент ждёт обратной связи.
- Ответы и контроль прямо с телефона или браузера.
- Единый дашборд для всех агентов.
Почему это удобно
- Не нужно сидеть за ПК, чтобы держать процесс под контролем.
- Всё open-source, можно разворачивать самостоятельно.
- Подходит как для разработчиков-одиночек, так и для команд.
👉 Omnara делает взаимодействие с AI-агентами гибким и удобным: вы всегда в курсе, что они делают, и можете вмешаться в любой момент.
🔗 GitHub
@pythonl
🔥6❤4👍2