This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Сохраняй себе это - и используй каждый раз, когда начинаешь новый Python-проект.
Перед тем как писать код, сделай 5 вещей:
- создай правильную структуру проекта
- подними виртуальное окружение
- закрепи зависимости (requirements/poetry)
- добавь линтер и форматтер, чтобы код сразу был норм
- вынеси секреты в .env, а не в код
Это экономит часы на дебаге и делает проект “взрослым” с первой минуты.
1) создать папку проекта
mkdir my_project && cd my_project
2) виртуальное окружение
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
3) базовые файлы
touch main.py requirements.txt .env .gitignore
4) gitignore + env
echo ".venv/
__pycache__/
.env
*.pyc" > .gitignore
# 5) полезный стартовый набор
pip install -U pip
pip install ruff black python-dotenv
https://www.youtube.com/shorts/lnKQ_2UjOfw
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤11👍4🔥2😁2
📢 ИИ из каждого утюга, а как им пользоваться-то?
Владение нейросетями — один из ключевых навыков для разработчика в 2026 году. И пока год только начинается, есть время накопить «опыт в ML» и подтвердить его в собственном резюме.
Научитесь применять ИИ на практике с бесплатным курсом Академии Selectel. На нем вы:
👉 развернете нейросети в облаке за 5 минут,
👉 создадите Telegram-бота для обработки полученных сообщений,
👉 познакомитесь с библиотекой от Hugging Face и задеплоите шаблон для генерации изображений на сервер с GPU.
А бонусом разберете актуальные нейросети в 2026 году и получите лайфхаки по генерации изображений.
Внутри курса — шесть блоков с инструкциями от экспертов Selectel, обзоры на Midjourney, DALL-E, Stable Diffusion и другие нейросети для разработчиков. Прокачивайте практические навыки абсолютно бесплатно ➡️
Владение нейросетями — один из ключевых навыков для разработчика в 2026 году. И пока год только начинается, есть время накопить «опыт в ML» и подтвердить его в собственном резюме.
Научитесь применять ИИ на практике с бесплатным курсом Академии Selectel. На нем вы:
👉 развернете нейросети в облаке за 5 минут,
👉 создадите Telegram-бота для обработки полученных сообщений,
👉 познакомитесь с библиотекой от Hugging Face и задеплоите шаблон для генерации изображений на сервер с GPU.
А бонусом разберете актуальные нейросети в 2026 году и получите лайфхаки по генерации изображений.
Внутри курса — шесть блоков с инструкциями от экспертов Selectel, обзоры на Midjourney, DALL-E, Stable Diffusion и другие нейросети для разработчиков. Прокачивайте практические навыки абсолютно бесплатно ➡️
❤6👍1
⚡️ Все шпаргалки для программистов в одном месте.
Внутри много полезного: короткие, понятные подсказки по языкам, технологиям и фреймворкам.
Без регистрации и бесплатно.
https://overapi.com/
@pythonl
Внутри много полезного: короткие, понятные подсказки по языкам, технологиям и фреймворкам.
Без регистрации и бесплатно.
https://overapi.com/
@pythonl
❤6👍4🔥3
💼 ru-test-assignments - большая база реальных тестовых заданий от IT-компаний
ru-test-assignments - это открытая коллекция настоящих тестовых заданий, которые кандидаты получали на собеседованиях в российских IT-компаниях.
Без абстрактных задач «в вакууме» только то, что реально спрашивают.
Что внутри 👇
• Сотни заданий по направлениям:
Frontend, Backend, QA, Android, iOS, Data Science, DevOps
• Компании из топа рынка:
Avito, Яндекс, Тинькофф, Сбер, Ozon, VK и другие
• Разные языки и стеки:
Python, JavaScript, Go, Java, PHP, Ruby, C#
• Готовые задания можно прикреплять в портфолио (например, через Hexlet CV)
Почему это полезно:
- понимаешь реальные требования рынка
- тренируешься на задачах уровня интервью
- закрываешь пробелы в стеке
- усиливаешь портфолио без выдуманных кейсов
Отличный ресурс для подготовки к собеседованиям и оценки своего уровня.
https://github.com/Hexlet/ru-test-assignments
ru-test-assignments - это открытая коллекция настоящих тестовых заданий, которые кандидаты получали на собеседованиях в российских IT-компаниях.
Без абстрактных задач «в вакууме» только то, что реально спрашивают.
Что внутри 👇
• Сотни заданий по направлениям:
Frontend, Backend, QA, Android, iOS, Data Science, DevOps
• Компании из топа рынка:
Avito, Яндекс, Тинькофф, Сбер, Ozon, VK и другие
• Разные языки и стеки:
Python, JavaScript, Go, Java, PHP, Ruby, C#
• Готовые задания можно прикреплять в портфолио (например, через Hexlet CV)
Почему это полезно:
- понимаешь реальные требования рынка
- тренируешься на задачах уровня интервью
- закрываешь пробелы в стеке
- усиливаешь портфолио без выдуманных кейсов
Отличный ресурс для подготовки к собеседованиям и оценки своего уровня.
https://github.com/Hexlet/ru-test-assignments
❤9👍7🔥4
🧭 LLMRouter - умная маршрутизация запросов между LLM
UIUC (ULab) выложили LLMRouter - проект про то, что скоро станет стандартом в AI-продуктах:
не выбирать “одну лучшую модель”,
а маршрутизировать запросы между несколькими LLM так, чтобы было:
- дешевле
- быстрее
- точнее
Идея простая:
разные модели сильны в разном.
Одна лучше пишет код, другая - рассуждает, третья - дешёвая для рутины.
Но большинство продуктов до сих пор делают тупо:
“все запросы → одна LLM”.
LLMRouter делает наоборот:
- анализирует входной запрос
- оценивает сложность / тип задачи
- выбирает подходящую модель
- может учитывать цену, latency, качество, политики
В итоге:
✅ обычные вопросы идут в дешёвую модель
✅ сложные reasoning-задачи - в сильную
✅ код/инструменты - в специализированную
✅ и всё это автоматически
Почему это важно:
как только у тебя 3-5 моделей (OpenAI/Anthropic/Gemini/open-source),
маршрутизация превращается в экономию десятков тысяч долларов в месяц.
Короче: это “load balancer” для LLM, но с мозгами.
GitHub: https://github.com/ulab-uiuc/LLMRouter
#LLM #AI #Routing #Agents #MLOps
@pythonl
UIUC (ULab) выложили LLMRouter - проект про то, что скоро станет стандартом в AI-продуктах:
не выбирать “одну лучшую модель”,
а маршрутизировать запросы между несколькими LLM так, чтобы было:
- дешевле
- быстрее
- точнее
Идея простая:
разные модели сильны в разном.
Одна лучше пишет код, другая - рассуждает, третья - дешёвая для рутины.
Но большинство продуктов до сих пор делают тупо:
“все запросы → одна LLM”.
LLMRouter делает наоборот:
- анализирует входной запрос
- оценивает сложность / тип задачи
- выбирает подходящую модель
- может учитывать цену, latency, качество, политики
В итоге:
✅ обычные вопросы идут в дешёвую модель
✅ сложные reasoning-задачи - в сильную
✅ код/инструменты - в специализированную
✅ и всё это автоматически
Почему это важно:
как только у тебя 3-5 моделей (OpenAI/Anthropic/Gemini/open-source),
маршрутизация превращается в экономию десятков тысяч долларов в месяц.
Короче: это “load balancer” для LLM, но с мозгами.
GitHub: https://github.com/ulab-uiuc/LLMRouter
#LLM #AI #Routing #Agents #MLOps
@pythonl
👍13❤6🔥5