17 Библиотек Python, Которые Должен Знать Каждый Инженер По искусственному интеллекту

• Ландшафт ИИ постоянно меняется, и важно знать основные библиотеки Python.  

• Эти библиотеки используются для создания клиентских проектов в Datalumina.  

• Понимание этих библиотек поможет сделать успешную карьеру в ИИ.  

• Pydantic - библиотека для проверки данных, более мощная, чем стандартные классы данных Python.  

• Pydantic Settings помогает структурировать и проверять настройки приложения.  

• Pydantic Settings позволяет создавать отдельные файлы для конфигураций и проверять важные данные.  

• Python Dotenv защищает конфиденциальную информацию, такую как API-ключи.  

• FastAPI используется для создания API-интерфейсов, интегрируется с Pydantic.  

• FastAPI позволяет определять конечные точки и проверять данные перед их использованием.  

• Celery используется для создания очередей задач и распределения работы между потоками.  

• Это помогает масштабировать приложение и обеспечивать доступность конечных точек.  

• Celery позволяет выполнять задачи на отдельных машинах, что делает приложение надежным.  

• PostgreSQL и MongoDB - популярные базы данных для хранения данных.  

• Psycopg и pymongo используются для работы с PostgreSQL и MongoDB соответственно.  

• SQLAlchemy упрощает операции с базами данных, а Lambic управляет миграциями.  

• Pandas - инструмент для работы с данными, аналогичный Excel на Python.  

• Pandas помогает структурировать и манипулировать данными.  

• Важно понимать API-интерфейсы для моделей LLM, такие как OpenAI и Tropics.  

• Важно понимать API-интерфейсы поставщиков моделей.  

• Библиотека инструкторов помогает структурировать выходные данные для создания надежных приложений ИИ.  

• Pydantic позволяет создавать модели и проверять данные, что повышает надежность приложений.  

• Lan и Lama Index популярны, но вызывают споры.  

• Эти фреймворки охватывают ключевые концепции ИИ, но могут быть сложными для понимания.  

• Рекомендуется использовать фреймворки для создания приложений, но не для производственных систем.  

• Факторные базы данных важны для хранения и извлечения контекста.  

• Популярные варианты: Pinecone, Wi-Fi Eight, Quadrant, pg factor scale.  

• Важно выбрать базу данных, подходящую для вашего проекта.  

• Платформы, такие как Lfuse, помогают отслеживать вызовы LLM и метаданные.  

• Важно интегрировать хотя бы одну платформу для мониторинга.  

• Lfuse и Langsmith - популярные варианты.  

• Dspy помогает создавать модульные системы ИИ, оптимизируя подсказки.  

• Dspy позволяет ИИ определять наилучшие подсказки, что повышает производительность.  

• Pi Mu PDF и другие библиотеки помогают извлекать информацию из документов и PDF-файлов.  

• Джинджа - движок для создания шаблонов на Python.  

• Используется для программного заполнения шаблонов данными.  

• Jinja отлично подходит для создания динамических подсказок.  

• Джейсон Лю, создатель библиотеки инструкторов, объясняет, почему Jinja является правильным выбором.  

• Jinja обеспечивает форматирование, проверку, управление версиями и ведение журнала.  

• В проектах используется Jinja для хранения подсказок с логикой.  

• Простой класс prompt manager управляет и загружает подсказки в приложение.  

• Проект доступен в виде репозитория и курса для быстрого создания и развертывания приложений ИИ.  

• Включает инфраструктуру, компоненты и инструкции по развертыванию на сервере.  

• Ссылка на проект и курс в описании.  

• Призыв поставить лайк и подписаться для получения дополнительной информации об ИИ-инженерии.  

• Видео рассказывает о процессе создания проектов с использованием ИИ в компании Alumina.