From “It Works on My Machine” to Production: How I Structure Python Dependencies

Qt1 Hot9 phút9 giờ trướcAI

Qt for Python Release: 6.12 is here!

Qt 6.12 đã ra mắt với hỗ trợ cho Python 3.15 và nền tảng iOS, mở rộng khả năng tương tác đa nền. Bản cập nhật giới thiệu phương thức mới để tương tác với QML, cải thiện trải nghiệm phát triển ứng dụng. Phiên bản này sửa lỗi và tối ưu hiệu năng cho nhiều module như QtWidgets và QtCore. Các lập trình viên nên cập nhật để tận dụng những cải tiến này, đặc biệt nếu đang làm việc với ứng dụng đa nền hay QML.

Phiên bản Qt 6.12 mang đến hỗ trợ Python 3.15, iOS và cách tương tác QML mới giúp lập trình viên nâng cao hiệu suất và trải nghiệm người dùng.

#python #ios #appsec Nguồn

DevBlogs1 Hot30 phút17 giờ trướcAI

Dynamic Workflows in Azure Functions Hosted Skills: Durable, AI-Led Work for Event-Driven Apps

Azure Functions kết hợp với Hosted Skills tạo nền tảng ứng dụng hướng sự kiện có khả năng suy luận AI. Dynamic Workflows cho phép thực hiện công việc đa bước do AI điều hành một cách bền vững sau khi lời gọi kích hoạt kết thúc. Trong bài benchmark, việc sử dụng token giảm 56-93% và độ trễ end-to-end giảm 77-95% với cùng chất lượng đầu ra. Cách tiếp cận này giúp mô hình AI chỉ cần lập kế hoạch một lần dưới dạng DAG, sau đó Durable Functions tự động thực thi.

Azure Functions Hosted Skills với Dynamic Workflows giúp giảm đáng kể token sử dụng và độ trễ trong ứng dụng dẫn động sự kiện.

#python #serverless #azure-functions Nguồn

It's Foss16 Hot5 phút1 ngày trướcAI

Vinix is Not a Linux Distro, But it Can Run Games, Docker, and QEMU

Vinix là một dự án từ năm 2021 sử dụng kernel riêng và được viết bằng ngôn ngữ lập trình V. Hệ điều hành này không phải là một bản phân phối Linux thông thường mà có khả năng chạy game, Docker và QEMU nhờ kiến trúc độc đáo. Điều này cho thấy V language có đủ khả năng để xây dựng một hệ điều hành hoàn chỉnh mà không cần phụ thuộc vào các thành phần truyền thống. Với chỉ khoảng vài trăm kilobyte dung lượng, Vinix chứng minh rằng các hệ điều hành hiện đại có thể cực kỳ nhỏ gọn mà vẫn đầy đủ chức năng.

Vinix là hệ điều độc đáo với kernel riêng và ngôn ngữ lập trình V, mở ra góc nhìn mới cho lập trình viên muốn khám phá hệ điều hành khác biệt.

#docker Nguồn

Medium1 Hot5 phút9 giờ trướcAI

Async LLM Pipelines with Django and Celery: Beyond the Request-Response Cycle

Bối cảnh: Đa số tích hợp LLM (Large Language Model) đều tuân theo mô hình request-response đơn giản, nơi người dùng gửi yêu cầu và nhận phản hồi ngay lập tức. Nguyên nhân kỹ thuật: Tiếp cận này gặp giới hạn khi xử lý các tác vụ LLM tốn kém như summarization hay long-form generation, gây ra timeout trên web server. Hệ quả: Giải pháp sử dụng Django kết hợp Celery cho phép triển khai pipeline xử lý không đồng bộ (async pipeline), chia nhỏ prompt thành các đoạn nhỏ, xử lý song song bằng task Celery. Điều đáng học: Bài viết trình bày cách thiết kế hệ thống xử lý LLM không đồng bộ với Celery Beat, Redis backend và concurrent futures, giúp tăng tốc xử lý lên đến 10x so với phương pháp tuần truyền truyền thống.

Bài viết này giúp lập trình viên tối ưu hóa xử lý LLM bằng cách triển khai pipeline không đồng bộ với Django và Celery để vượt qua hạn chế chu trình request-response truyền thống.

#python #llm #django Nguồn

Stack Overflow Blog7 Hot14 phút1 ngày trướcAI

Part 1: Make your AI agents boring: the determinism layer

Stack Overflow nền tảng công khai được thành lập năm 2008 và được hầu hết các lập trình sư sử dụng để học hỏi, chia sẻ kiến thức và hợp tác. Bài viết tập trung vào việc tạo ra một lớp tính xác định (determinism layer) cho các AI agents, giúp cho hành vi của chúng trở nên đáng tin cậy và dễ dự đoán hơn. Việc này giải quyết vấn đề các mô hình AI hiện tại thường mang tính ngẫu nhiên, gây khó khăn cho việc tái tạo kết quả và kiểm thử. Các lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách triển khai lớp xác định, đặc biệt khi làm việc với các AI systems đòi hỏi tính nhất quán cao như chatbot hỗ trợ khách hàng hay quy trình tự động hóa.

Tìm hiểu về lớp tính xác định trong AI agents giúp bạn xây dựng hệ thống đáng tin cậy và dễ dự đoán hơn.

#python #llm #ai-agent Nguồn

freeCodeCamp1 Hot8 phút20 giờ trướcAI

How to Create System Design Diagrams using Python

Việc tạo hệ thống diagram cho kiến trúc hệ thống là phần quan trọng trong tài liệu kỹ thuật. Khi độ phức tạp của hệ thống tăng, tính minh bạch trong nhóm trở nên cần thiết hơn. Bài viết hướng dẫn sử dụng Python để tự động tạo diagram, giúp tiết kiệm thời gian và đảm bảo tính nhất quán. Công cụ như Graphviz và Mermaid.js được đề xuất để kết hợp với Python cho việc tạo diagram chất lượng cao. Lập trình viên có thể tự động hóa quy trình này, giảm thiểu sai sót khi làm việc với hệ thống phức tạp.

Bài hướng dẫn này giúp lập trình viên tự động tạo sơ đồ thiết kế hệ thống bằng Python để tăng hiệu quả và độ chính xác trong tài liệu kỹ thuật.

#python #aws #career Nguồn

The Art of Simplicity97 Hot2 phút10 ngày trướcAI

Docker: No space left on device

Docker gặp lỗi "No space left on device" khi đĩa đầy ảnh hưởng đến hoạt động của engine. Nguyên nhân kỹ thuật là do không gian lưu trữ bị đầy do các container, image, builder cache tích tụ. Hệ quả là các hoạt động của Docker bị đình trệ. Để khắc phục, cần sử dụng lệnh docker system df để kiểm tra sử dụng dung lượng, sau đó dùng docker container prune, docker image prune -a hay docker system prune -a để dọn dẹp. Bài viết nhấn mạnh các volumes không bị xóa trừ khi có chỉ định cụ thể, đây là điểm quan trọng để tránh mất dữ liệu bất ngờ.

Bài viết này giúp lập trình viên giải quyết lỗi "No space left on device" trong Docker bằng cách chẩn đoán và dọn dẹp tài nguyên hiệu quả.

#docker #containers Nguồn

CNCF1 Hot9 phút14 giờ trướcAI

Don’t give AI agents root. Make them propose the next system state.

Bối cảnh các hệ thống tự chủ đặt ra câu hỏi về điều kiện an toàn khi cho phép AI vận hành hệ thống. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở việc cấp cho AI agents quyền root, tạo ra rủi ro kiểm soát và an ninh hệ thống. Hệ quả là AI có thể gây thay đổi không mong muốn hoặc thậm chí phá hỏng toàn bộ hạ tầng nếu không được giám sát chặt. Giải pháp đề xuất là yêu cầu AI agents chỉ đề xuất trạng thái hệ thống tiếp theo thay vì trực tiếp thực thi, giảm thiểu rủi ro và tăng tính minh bạch cho quá trình ra quyết định của hệ thống. Cách tiếp cận này cho phép hệ thống quản lý đa agent và quy trình workflow hiệu quả hơn với ít rủi ro hơn.

Bài này giúp lập trình viên hiểu cách thiết kế AI agents an toàn bằng cách ngăn chúng truy cập root thay vì đề xuất trạng thái hệ tiếp theo.

#ai-agent #cicd Nguồn

From “It Works on My Machine” to Production: How I Structure Python Dependencies

Đề xuất cho bạn

Bình luận

Qt for Python Release: 6.12 is here!

Dynamic Workflows in Azure Functions Hosted Skills: Durable, AI-Led Work for Event-Driven Apps

Vinix is Not a Linux Distro, But it Can Run Games, Docker, and QEMU

Async LLM Pipelines with Django and Celery: Beyond the Request-Response Cycle

Part 1: Make your AI agents boring: the determinism layer

How to Create System Design Diagrams using Python

Docker: No space left on device

Don’t give AI agents root. Make them propose the next system state.

Một tài khoản, cả hệ sinh thái

8syncdev.com

Khóa học

Luyện code

IELTS

ZUS — IDE AI

mind0

AcoLeads