Python Portal

⚙️ Конференция «Я про бэкенд» от Яндекса

Тема — серверная сторона AI-технологий: высоконагруженные рекомендательные и генеративные системы, инференс моделей в продакшене, потоковая обработка данных, отказоустойчивость.

Доклады в 6 направлениях:
• Архитектура систем с AI/ML
• Хранение и стриминг данных
• Работа на стыке бэкенда с железом
• Алгоритмы и подходы к решению практических задач
• MLOps
• Другие интересные челленджи на бэкенде

Спикеры — инженеры Яндекса, Сбера, Т-Банка и других крупных компаний.

Отдельный формат конференции: в прямом эфире разработчики Яндекса решают сложную архитектурную задачу на проектирование бэкенда сервиса из сферы информационного поиска. Задачу для эфира могут предложить участники — полное описание нужно прислать и после регистрации в течение 14 дней.

📍 3 октября 2026, Москва и онлайн

Сайт и регистрация

Не нарушайте принцип единственной ответственности

Функция должна делать одну вещь, делать её хорошо и только её.

Эта функция делает слишком много:

def calculate_final_total(
    price: float,
    quantity: int,
    discount_rate: float,
    tax_rate: float
) -> float:
    # Расчёт промежуточной суммы
    subtotal = price * quantity

    # Применение скидки
    discounted_amount = subtotal * (1 - discount_rate)

    # Расчёт налога
    final_total = discounted_amount * (1 + tax_rate)

    return final_total

Проблема здесь в том, что расчёт промежуточной суммы, скидки и налога объединён в одну функцию. Любое изменение одного из этапов может повлиять на весь расчёт.

Лучше разбить логику на небольшие специализированные функции:

def calculate_subtotal(price: float, quantity: int) -> float:
    return price * quantity

def apply_discount(subtotal: float, discount: float) -> float:
    return subtotal * (1 - discount)

def calculate_tax(amount: float, tax_rate: float) -> float:
    return amount * (1 + tax_rate)

Так намного лучше.

Небольшие функции с одной задачей проще покрывать модульными тестами, потому что у них меньше зависимостей и требуется меньше моков.

Кроме того, изолированные компоненты проще переиспользовать в разных частях приложения или конвейера, не подтягивая лишние зависимости.

Поэтому держите функции простыми и сфокусированными.

Одна функция — одна ответственность.

👉 @PythonPortal

Правильный способ обучения такой:

Нужно просто решать задачи и делать проекты.

Именно такой подход сделали для одной из лучших книг по основам статистики — кстати, одной из немногих, которые я действительно прочитал.

Всё очень просто:

Читаешь главу.
Решaешь все задачи по этой теме.

https://www.statlearning.com/

👉 @PythonPortal

Пока все заставляли мушку работать, чуваки решили дать ей отдохнуть.

Вот что из этого получилось.

👉 @PythonPortal

Изучайте Linux-сети на практике

Новый практический челлендж — потренируйтесь разбираться в сетевой конфигурации Linux-хостов: находить имена интерфейсов, IP- и MAC-адреса, шлюз по умолчанию, а также определять, какие маршруты сервер использует для доступа к разным адресам.

https://labs.iximiuz.com/challenges/linux-inspect-network-interfaces-and-routes

👉 @PythonPortal

Вот как сегодня выглядит «фабрика программного обеспечения» OpenAI, где значительная часть работы уже строится вокруг агентов.

👉 @PythonPortal

11 принципов разработки ПО, которые я хотел бы понять раньше

1. SOLID — качественное объектно-ориентированное проектирование
2. DRY — не повторяйся
3. KISS — делай проще
4. YAGNI — не создавай то, что пока не нужно
5. SRP — одна ответственность
6. Open/Closed — расширяй, не ломая существующее
7. Dependency Inversion — меньше жёстких связей
8. Composition — собирай систему из гибких компонентов
9. Separation of Concerns — разделяй зоны ответственности
10. Fail Fast — выявляй проблемы как можно раньше
11. Measure First — оптимизируй только то, что действительно имеет значение

👉 @PythonPortal

OpenResearch в пятницу занял первое место среди самых популярных репозиториев на GitHub.

С OpenResearch можно превратить любого агента для вайбкодинга в ресёрч агента, который изучает литературу, формулирует гипотезы, проводит эксперименты и создаёт исследовательские материалы.

Теперь OpenResearch доступен и на Windows.

https://github.com/alphaXiv/OpenResearch

👉 @PythonPortal

Большинство слышит «дообучение» и сразу думает, что мы обновляем миллиарды весов большой языковой модели.

Но часто это не так.

Современные методы дообучения позволяют адаптировать модель, почти не трогая её исходные предобученные веса.

Если вы переходите из Data Science в AI Engineering, стоит знать эти 5 подходов.

1. LoRA — учим обновление, а не сами веса

Замораживаем W.

Обучаем две небольшие матрицы:

ΔW = BA

То есть:

W' = W + BA

Фактически мы учим небольшую поправку к модели.

2. LoRA-FA — замораживаем ещё больше

Замораживаем W и A.

Обучаем только B.

Идея та же, но обучаемых параметров ещё меньше.

3. VeRA — не обучаем даже сами матрицы

Фиксируем случайные A и B.

Обучаем только небольшие векторы масштабирования, которые управляют вкладом этих матриц.

Очень высокая параметрическая эффективность.

4. Delta-LoRA — позволяем базовой модели тоже меняться

В отличие от обычной LoRA, здесь W тоже может обновляться, но эти изменения направляются низкоранговой адаптацией.

5. LoRA+ — та же LoRA, но с другой оптимизацией

A и B обучаются с разными скоростями обучения.

Обычно:

ηB > ηA

Главная идея здесь в том, что дообучение не обязательно означает переобучение всей модели.

LoRA → 2 матрицы
LoRA-FA → 1 матрица
VeRA → векторы масштабирования
LoRA+ → 2 матрицы с разными скоростями обучения
Delta-LoRA → низкоранговые обновления + изменяющиеся базовые веса

Пять подходов к одному и тому же вопросу:

какой минимум нам на самом деле нужно обучать?

Именно это и есть параметрически эффективное дообучение — концепция, которую стоит понимать специалистам по Data Science при переходе в AI Engineering.

👉 @PythonPortal

Как большая языковая модель работает на аппаратном уровне?

Если вы привыкли к программированию вокруг CPU, большая языковая модель может казаться чем-то почти магическим. Всё потому, что в ней сочетаются глубокая нейронная сеть, архитектура Transformer и GPU — процессор с огромным параллелизмом, на котором она работает. Кроме того, хотя большую языковую модель можно описать несколькими сотнями строк Python, под ними скрываются крупные и сложные слои программного обеспечения, которые одному человеку трудно понять целиком.

Автор проекта решил разобраться в этом вопросе и с нуля реализовал Qwen3-0.6B — от Transformer до симулятора набора инструкций — с помощью Claude Code в качестве проекта на выходные.

Он реализовал саму модель, набор инструкций GPU, компилятор и симулятор GPU, чтобы каждый слой системы был достаточно небольшим и его можно было понять целиком.

Сейчас он также работает над RTL-описанием GPU, чтобы запустить систему на FPGA, а в будущем, возможно, даже изготовить настоящий чип — просто ради интереса.

Что интересно, пользоваться проектом можно примерно как Claude или Codex, но он работает на CPU, поэтому его можно полностью отлаживать и трассировать.

Если вам было трудно связать между собой большие языковые модели и GPU, на которых они работают, репозиторий здесь:

https://github.com/penberg/titania

👉 @PythonPortal

Представьте, что роботы смогут делать ещё через 10 лет...

👉 @PythonPortal

Разработчик, который до этого ни разу не проектировал печатные платы, взял Claude Fable 5 и на пару часов оставил его самостоятельно работать в KiCad. 🔍

Затем он заказал пять плат за €130, даже не проверив проект самостоятельно. И они заработали.

В основе платы — микроконтроллер RP2350, небольшой дисплей на электронных чернилах, четыре кнопки и несколько дополнительных выводов. Он подключил первую плату к ноутбуку, и тот сразу её распознал.

Проблемы нашлись только с двумя компонентами: SPI-флеш-памятью и транзистором в схеме управления дисплеем. Причём обнаружилось это уже при отправке файлов производителю. После нескольких раундов правок всё исправили.

Раньше он уже пытался сделать тот же проект с помощью более старых моделей, но тогда компоненты оказывались неправильно ориентированы, а нормальной разводки платы практически не было.

Он пишет, что результатом доволен, хотя особого чувства, что он сам чего-то добился, у него нет. И при этом он всё равно хочет нормально научиться проектировать печатные платы самостоятельно.

👉 @PythonPortal

Если полностью разберётесь в этой статье, то будете понимать инференс лучше 90% людей.

И это, кстати, всего лишь первый материал в репозитории AI Performance Engineering.

Страшно представить, сколько знаний в остальных.

https://github.com/wafer-ai/gpu-perf-engineering-resources

👉 @PythonPortal

Hugging Face завершила серию Training Agents — шесть практических воркшопов про оценку и обучение ИИ-агентов.

За полгода команда разобрала весь путь: от бенчмарков и SFT на трассах агентов до дистилляции, GRPO и обучения внутри реальных сред.

В финальной части они собрали среду на OpenEnv, подключили её к TRL и обучили реального агента для программирования OpenCode через Harbor в песочницах Hugging Face.

Все шесть записей уже доступны бесплатно, весь код открыт. Серия набрала более 300 тысяч просмотров.

Плейлист:
https://youtube.com/playlist?list=PLo2EIpI_JMQvQZm-kVlz4wY1vWF0LBcf5

👉 @PythonPortal

Python-библиотека для получения цен и расписания рейсов из Google Flights.

https://github.com/AWeirdDev/flights

👉 @PythonPortal

Репозиторий содержит Jupyter-ноутбуки к книге O’Reilly «Transformers: The Definitive Guide».

Внутри — код для задач компьютерного зрения, временных рядов, обработки аудио и обучения с подкреплением.

https://github.com/Nicolepcx/transformers-the-definitive-guide

👉 @PythonPortal

Профессор кафедры машиностроения Вашингтонского университета Стив Брантон выложил на YouTube полный курс по теории управления для магистрантов и аспирантов. Бесплатно.

Курс называется Control Bootcamp.

Линейные системы, устойчивость и собственные значения, управляемость и наблюдаемость, размещение полюсов, фильтр Калмана, LQR / LQG, робастное управление, MPC — всё разбирается последовательно и с примерами в Matlab.

Брантон — Boeing Professor of AI & Data-Driven Engineering в Вашингтонском университете. Он получил степень бакалавра по математике в Caltech с дополнительной специализацией по управлению и динамическим системам, а затем докторскую степень по механической и аэрокосмической инженерии в Princeton.

Плейлист: https://youtube.com/playlist?list=PLMrJAkhIeNNR20Mz-VpzgfQs5zrYi085m

👉 @PythonPortal

«Understanding Linear Algebra» — бесплатный учебник, который связывает теоретические основы линейной алгебры с практическими применениями и информатикой.

Он охватывает широкий круг тем: системы уравнений, векторы и матрицы, линейные комбинации, матричные преобразования, базисы и системы координат, определители, подпространства, собственные значения и собственные векторы, динамические системы, цепи Маркова, ортогональность, метод наименьших квадратов, сингулярное разложение и многое другое.

Очень полезный материал для тех, кто изучает линейную алгебру. Стоит сохранить как справочник.

https://scholarworks.gvsu.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1026&context=books

👉 @PythonPortal