Python и Go отличаются по свойствам, и поэтому могут дополнять друг друга.Существует распространённое заблуждение, будто простой и лёгкий — это одно и то же. В конце концов, если некий инструмент легко использовать, то и его внутреннее устройство должно быть просто понять, разве не так? И обратное тоже верно, да? На самом деле, всё как раз наоборот. В то время, как по духу оба понятия указывают на одно и то же (итог со стороны кажется лёгким), на практике такая поверхностная лёгкость достигает…
В этой статье мы хотим поделиться личным опытом, как у нас получилось организовать взаимодействие микросервисов на Ruby и Go на основе gRPC. Мы расскажем:о преимуществах gRPC;об особенностях работы с протоколом;о трудностях, с которыми может столкнуться начинающий разработчик.СодержаниеЧто же такое gRPC?gRPC на практикеБиблиотеки gRPC для Ruby и GoНастройка proto-файлаРеализация методовЗапуск клиента и сервераОсобенности gRPCПодведем итогиЧто же такое gRPC?gRPC - это система удалённого вызова …
Привет, Хабр! Меня зовут Ильяс. Мы с командой делаем собственный Service Mesh в Ozon Tech, и в этой статье я расскажу, как можно за вечер реализовать свое супер кастомное межсервисное взаимодействие. К концу статьи мы с вами напишем современные алгоритмы балансировки, настроим канареечные деплои, а также узнаем, как реализовать кучу других супернеобычных механизмов межсервисного взаимодействия на основе, не поверите, библиотеки gRPC :D. И да, мы с моей командой уже раскатили это на весь Ozon T…
Каждый Frontend-разработчик знает, что такое объект Window. С самими объектом, вроде бы, все понятно. Но при детальном рассмотрении оказывается, что браузер никогда не отдает этот важнейший глобальный объект напрямую. В этой статье я предлагаю разобраться в спецификации HTML и в том, как именно ведет себя браузер в части глобального контекста.Начать стоит с того, что в документе может быть несколько глобальных объектов Window (например, iframe на странице). Более того, самих документов тоже мо…
EfficientSAM: Leveraged Masked Image Pretraining for Efficient Segment AnythingEfficientSAM EfficientSAM: Leveraged Masked Image Pretraining for Efficient Segment Anything News [Dec.6 2023] EfficientSAM demo is available on the Hugging Face Space (huge thanks to all the HF team for their support). [Dec.5 2023] We release the torchscript version of EfficientSAM and share a colab. Online Demo & Examples Online demo and examples can be found in the project page. EfficientSAM Instance Segmentat…
Optimum-NVIDIA Optimized inference with NVIDIA and Hugging Face Optimum-NVIDIA delivers the best inference performance on the NVIDIA platform through Hugging Face. Run LLaMA 2 at 1,200 tokens/second (up to 28x faster than the framework) by changing just a single line in your existing transformers code. Installation You can use a Docker container to try Optimum-NVIDIA today. Images are available on the Hugging Face Docker Hub. docker pull huggingface/optimum-nvidia An Optimum-NVIDIA…
Build in-app AI chatbots 🤖, and AI-powered Textareas ✨, into react web apps. The Open-Source Copilot Platform In-app chatbots, and AI-enabled TextArea. Explore the docs » Join our Discord · Website · Report Bug · Request Feature Questions? Book a call with us » 🌟 <CopilotPortal />: Build in-app AI chatbots that can "see" the current app state + take act…
Examples in the MLX frameworkMLX Examples This repo contains a variety of standalone examples using the MLX framework. The MNIST example is a good starting point to learn how to use MLX. Some more useful examples include: Transformer language model training. Large scale text generation with LLaMA or Mistral. Parameter efficient fine-tuning with LoRA. Generating images with Stable Diffusion. Speech recognition with OpenAI's Whisper. Contributing Check out the contribution guidelines for mo…
MLX: An array framework for Apple siliconMLX Quickstart | Installation | Documentation | Examples MLX is an array framework for machine learning on Apple silicon, brought to you by Apple machine learning research. Some key features of MLX include: Familiar APIs: MLX has a Python API that closely follows NumPy. MLX also has a fully featured C++ API, which closely mirrors the Python API. MLX has higher-level packages like mlx.nn and mlx.optimizers with APIs that closely follow PyTorch to simpl…