Yi-Coder — это новая, небольшая, но мощная языковая модель (LLM) д ля кода, привлекающая внимание благодаря своей производительности и экономичности.
Несмотря на его доступность, существуют опасения по поводу конфиденциальности и использования данных, так как условия DeepSeek позволяют обширное использование и хранение данных пользователей, включая Китай.
Пользователи сообщают о смешанных впечатлениях от Yi-Coder, отмечая проблемы с точностью и релевантностью при генерации кода по сравнению с более устоявшимися моделями, такими как Claude 3.5 Sonnet.
«Laminar — это платформа с открытым исходным кодом для наблюдения и аналитики, предназначенная для сложных приложений на основе больших языковых моделей (LLM), использующая технологический стек, включающий RabbitMQ, Postgres, Clickhouse, Qdrant и Rust.»
Платформа выделяется тем, что фокусируется на полных трассировках выполнения, а не только на вызовах LLM, используя Rust-инжектор для OpenTelemetry-спанов с семантическими соглашениями GenAI и интегрируя текстовую аналитику непосредственно с трассировками выполнения.
Laminar имеет конструктор конвейеров с графическим интерфейсом, поддерживает расширенный поиск по трассировкам с использованием векторной базы данных и стремится стать "Supabase для LLMOps", предлагая SDK и панели управления для оценок.
«Laminar — это платформа с открытым исходным кодом для наблюдения и аналитики сложных приложений на основе больших языковых моделей (LLM), созданная с использованием Rust и других технологий, таких как RabbitMQ, Postgres и Clickhouse.»
Он фокусируется на полных трассах выполнения и использует Rust-инжектор для OpenTelemetry-спанов, что позволяет прово дить всестороннее отслеживание и анализ производительности и поведения LLM.
Laminar предлагает графический интерфейс для проектирования конвейеров извлечения LLM, поддерживает оценки с помощью простого SDK и стремится стать основной платформой для операций с LLM (LLMOps).
Статья освещает менее известные, но полезные части стандартной библиотеки Python, такие как продвинутые структуры данных в модуле collections и менеджеры контекста в модуле contextlib.
Он также охватывает модули для точной арифметики (decimal и fractions), отладки (dis), базовых статистических инструментов (statistics), автоматизации веб-страниц (webbrowser) и упаковки кода Python (zipapp).