💻 Rust و C++26 – زمانی که زبان برنامه‌نویسی خودش برای شما کدنویسی می‌کند

@TryCodeBox
#Rust #Cpp

سلام به همراهان TryCodeBox 👋

در دنیای توسعه نرم‌افزار، ایده‌ی "کدی که خودش کد تولید می‌کند" دیگر صرفاً یک مفهوم آکادمیک نیست.
در این پست درباره‌ی یک ویژگی مهم و آینده‌محور صحبت می‌کنیم:
کد جنریشن از طریق قابلیت‌هایی مانند macro در Rust و reflection در C++.


🔹 Rust – زمانی که یک خط کافی‌ست

در Rust، با استفاده از derive macros می‌توان تنها با افزودن یک annotation ساده مانند

#[derive(Debug)]

امکان تولید خودکار پیاده‌سازی‌هایی مانند نمایش ساختار (e.g. Debug) را به زبان داد، بدون نیاز به تعریف دستی.

مثال

#[derive(Debug)]
struct Point {
    x: i32,
    y: i32,
}

fn main() {
    let p = Point { x: 10, y: 20 };
    println!("{:?}", p);
}

خروجی

Point { x: 10, y: 20 }

بدون آنکه برنامه‌نویس نیازی به نوشتن تابع خاصی برای نمایش Point داشته باشد، خود زبان تمام کد لازم را تولید کرده است.

زبان Rust امروزه با بهره‌گیری از proc macros و سیستم توسعه‌یافته‌ی meta-programming، این امکانات را در محیط‌های production به‌صورت پایدار ارائه می‌دهد.


🔹 C++26 – reflection همچنان در مسیر توسعه

در زبان ++C، قابلیت reflection هنوز به‌صورت رسمی وارد استاندارد نشده است.
پیشنهاد رسمی این ویژگی با عنوان P1240 مطرح شده و انتظار می‌رود در نسخه‌ی C++26 به استاندارد زبان افزوده شود.

هدف reflection این است که زبان بتواند در زمان compile به ساختارهای کد دسترسی داشته باشد و از آن برای تولید کد استفاده کند.
در حال حاضر، این ویژگی صرفاً در برخی کامپایلرهای آزمایشی (مانند Clang) آن هم با فعال‌سازی گزینه‌های خاص قابل بررسی است.

🟩 در مجموع، گرچه هر دو زبان در مسیر هوشمندتر شدن گام برمی‌دارند، اما Rust در این حوزه چند گام جلوتر قرار دارد.

کانال TryCodeBox رو دنبال کن برای آموزش، تحلیل، نکته و خبرهای حرفه‌ای برنامه‌نویسی 🚀

@TryCodeBox
#Rust #Cpp

خروجی کد چه خواهد بود؟

class A:
    x = 1
    l = []
a1, a2 = A(), A()
a1.x = 2
a1.l.append(100)
print(a2.x, len(a2.l))

@TryCodeBox
#Quiz #Python

🧠 کوییز FinOps در IaaS !

مدیریت هزینه‌ها در
Infrastructure as a Service (IaaS)

مثل AWS EC2 یکی از کلیدهای موفقیت در FinOps هست. بیاید یه چالش کدنویسی باحال حل کنیم! 🚀

کد زیر هزینه یه instance رو در AWS محاسبه می‌کنه. به نظرتون خروجی این کد چیه؟

def calculate_instance_cost(instance_type, hours):
    pricing = {
        "t2.micro": 0.0116,
        "m5.large": 0.096,
        "c5.xlarge": 0.17
    }
    
    if instance_type not in pricing:
        return "Error: Invalid instance type"
    
    cost = pricing[instance_type] * hours
    return round(cost, 2)

result = calculate_instance_cost("m5.large", 10)
print(result)

‎🚀 Model Serving Frameworks:
مدل‌های یادگیری ماشین رو چطور عملیاتی کنیم؟


اگر یه مدل یادگیری ماشین (مثل TensorFlow یا PyTorch) ساختید، حالا چطور می‌تونید اونو تو دنیای واقعی مستقر کنید؟ اینجا Model Serving Frameworks به کمک میان! این ابزارها مثل یه پل بین مدل‌های شما و دنیای واقعی عمل می‌کنن. بیاید سه تا از معروف‌هاشون رو بشناسیم:

TensorFlow Serving :
طراحی شده برای مدل‌های TensorFlow، خیلی سریع و بهینه‌ست. برای محیط‌های بزرگ و پرترافیک عالیه.

TorchServe :
ساخته شده برای مدل‌های PyTorch، استفاده‌ش آسونه و انعطاف‌پذیره. اگر با PyTorch کار می‌کنید، این بهترین دوست شماست!
KFServing :
مناسب برای محیط‌های Kubernetes، از مدل‌های مختلف (TensorFlow، PyTorch و غیره) پشتیبانی می‌کنه و برای سیستم‌های ابری عالیه.

چرا اینا مهم‌اند؟ این فریم‌ورک‌ها به شما کمک می‌کنن مدل‌هاتون رو با سرعت، مقیاس‌پذیری و مدیریت ساده‌تر در دسترس بذارید (مثلاً API برای پیش‌بینی).

🚀 انتخاب درست این ابزارها می‌تونه پروژه‌تون رو از یه آزمایش به یه سرویس واقعی تبدیل کنه!

فرض کنید یه مدل PyTorch دارید و می‌خواید با TorchServe یه API برای پیش‌بینی بسازید. کد زیر یه مثال ساده‌ست که نشون می‌ده چطور مدل رو آماده و سرویس‌دهی می‌کنید:

# 1. مدل PyTorch رو ذخیره کنید
import torch
from torchvision import models

model = models.resnet18(pretrained=True)
model.eval()
torch.jit.save(torch.jit.noscript(model), "model.pt")

# 2. فایل مدل رو برای TorchServe آماده کنید
# دستور ترمینال:
# torch-model-archiver --model-name resnet18 --version 1.0 --model-file model.pt --handler image_classifier

# 3. TorchServe رو اجرا کنید
# torchserve --start --model-store model_store --models resnet18=resnet18.mar

# 4. درخواست پیش‌بینی با API
import requests
response = requests.post("http://localhost:8080/predictions/resnet18", files={"data": open("image.jpg", "rb")})
print(response.json())

توضیح کد:

مدل ResNet18 از PyTorch لود و ذخیره می‌شه.
با ابزار torch-model-archiver مدل برای TorchServe آماده می‌شه.

سپس TorchServeیه سرور راه‌اندازی می‌کنه که می‌تونید باهاش درخواست‌های پیش‌بینی (مثل طبقه‌بندی تصویر) بفرستید.

در نهایت، با یه درخواست HTTP ساده، خروجی پیش‌بینی رو می‌گیرید!

بیاید یه کد ساده رو بررسی کنیم و ببینیم خروجی‌ش چی می‌شه.
کد زیر یه مدل PyTorch رو برای پیش‌بینی با TorchServe آماده می‌کنه و یه درخواست API می‌فرسته.

import torch
import requests
from torchvision import models

# 1. ذخیره مدل
model = models.resnet18(pretrained=True)
model.eval()
torch.jit.save(torch.jit.noscript(model), "model.pt")

# 2. فرض کنید TorchServe اجرا شده و مدل لود شده
# دستورات ترمینال (برای آماده‌سازی و اجرا):
# torch-model-archiver --model-name resnet18 --version 1.0 --model-file model.pt --handler image_classifier
# torchserve --start --model-store model_store --models resnet18=resnet18.mar

# 3. ارسال درخواست پیش‌بینی
response = requests.post("http://localhost:8080/predictions/resnet18", files={"data": open("cat.jpg", "rb")})
result = response.json()

# فرض کنید خروجی JSON اینه: {"class": "tabby_cat", "confidence": 0.85}
print(result["confidence"])

با فرض اینکه درخواست API به درستی کار می‌کنه و خروجی JSON شامل

{"class": "tabby_cat", "confidence": 0.85}

باشه، مقدار چاپ‌شده توسط خط زیر چیست ؟

print(result["confidence"])

🛠 این دو سوال فقط به این دلیل می باشد که با دو دنیای MLops و Finops آشنا بشید:

MLOps چیه؟ 🤖

MLOps (Machine Learning Operations) ترکیبی از DevOps و ماشین‌لرنینگه. هدفش اینه که چرخه عمر مدل‌های یادگیری ماشین (از توسعه تا استقرار و نظارت) رو خودکار و مقیاس‌پذیر کنه.

هدف: ساخت، آزمایش، استقرار و مانیتورینگ مدل‌ها با سرعت و کیفیت بالا.
مسیر:
داده و مدل‌سازی: آماده‌سازی داده‌ها و آموزش مدل.
استقرار: استفاده از ابزارهایی مثل TensorFlow Serving، TorchServe یا KFServing برای سرو کردن مدل‌ها.
نظارت: مانیتورینگ عملکرد مدل و به‌روزرسانی مداوم (مثل retraining).
اتوماسیون: استفاده از CI/CD برای خودکارسازی فرآیندها.
ابزارها: Docker، Kubernetes، MLflow، Kubeflow.
چرا مهمه؟ بدون MLOps، مدل‌هاتون ممکنه تو محیط واقعی به مشکل بخورن یا مقیاس‌پذیر نباشن!

FinOps چیه؟ 💸
FinOps (Financial Operations) درباره مدیریت هوشمند هزینه‌های ابریه. تو دنیایی که سرویس‌های ابری مثل AWS، Azure و Google Cloud هزینه‌های بالایی دارن، FinOps کمک می‌کنه پول‌تون رو بهینه خرج کنید.

هدف: تعادل بین هزینه، عملکرد و سرعت در محیط‌های ابری.

شفافیت: رصد دقیق هزینه‌ها با ابزارهایی مثل AWS Cost Explorer.

بهینه‌سازی: انتخاب منابع مناسب (مثل Spot Instances) و خاموش کردن منابع بلااستفاده.

فرهنگ: ایجاد همکاری بین تیم‌های فنی و مالی برای تصمیم‌گیری بهتر.

ابزارها: CloudHealth، AWS Budgets، Azure Cost Management.

چرا مهمه؟
با FinOps می‌تونید تا 30٪ هزینه‌های ابری رو کم کنید و منابع رو بهتر مدیریت کنید!
هر دو به بهینه‌سازی و مقیاس‌پذیری پروژه‌های ابری و ماشین‌لرنینگ کمک می‌کنن:

MLOps تضمین می‌کنه مدل‌هاتون درست و سریع کار کنن.

FinOps مطمئن می‌شه این کار با کمترین هزینه انجام بشه.

مثلاً، یه مدل رو با TorchServe مستقر می‌کنید (MLOps)، اما با FinOps مطمئن می‌شید که سرورها فقط وقتی نیازه روشن باشن تا هزینه اضافی ندید!

شما کجای این مسیرید؟ 🤔
تازه با MLOps یا FinOps آشنا شدید؟
یا دارید از ابزارهایی مثل Kubernetes یا AWS Cost Explorer استفاده می‌کنید؟

گیت لب یکی از پیشروترین پلتفرم‌های DevOps، با معرفی و ادغام گسترده‌ی مجموعه قابلیت‌های هوش مصنوعی تحت عنوان GitLab Duo، گامی مهم در بهبود چرخه عمر توسعه نرم‌افزار برداشته است.
این نسخه جدید، که در ۱۵ مه ۲۰۲۵ معرفی شد، با هدف افزایش بهره‌وری، کاهش خطاها و تسهیل فرآیندهای توسعه منتشر شده است.


مهم‌ترین ابزارهای ارائه‌شده در GitLab Duo

🔹 تکمیل و تولید کد
🔹 توضیح و تفسیر کد
🔹 تولید خودکار تست
🔹 خلاصه‌سازی مباحث
🔹 تحلیل امنیتی و پیشنهاد راه‌حل


ادغام AI در GitLab صرفاً یک ویژگی جدید نیست بلکه بازتعریفی از شیوه کار توسعه‌دهندگان است.

با واگذاری فعالیت‌های تکراری و پردازش‌محور به ابزارهای هوشمند، برنامه‌نویسان می‌توانند روی حل مسائل پیچیده‌تر، تصمیم‌گیری بهتر و خلق ارزش تمرکز کنند.


مدیر ارشد محصول GitLab در این رابطه می‌گوید:

گیت لب تأکید دارد که در کنار هوشمندسازی، حریم خصوصی داده‌ها و امنیت کد همچنان در بالاترین اولویت قرار داشته باشد.


📌 نسخه جدید GitLab نشان داد که ابزارهای توسعه نرم‌افزار دیگر فقط ابزار نیستند بلکه بخشی فعال از فرآیند تصمیم‌گیری و بهینه‌سازی در توسعه‌اند.


کانال TryCodeBox رو دنبال کن برای آموزش، تحلیل، نکته و خبرهای حرفه‌ای برنامه‌نویسی🚀
@TryCodeBox
#news #gitlab

🎯 آموزش اضافه کردن DeepSeek-V3 به Docker در چند قدم ساده!
🚀 مخصوص علاقه‌مندان به مدل‌های زبانی قدرتمند و هوش مصنوعی
📦 اجرای لوکال مدل با FastAPI + Docker
🔐 بدون نیاز به GPU قوی یا سرور گران‌قیمت

🔥 به سبک TRY CODE BOX این بار با DeepSeek در خدمت شماییم...

@TryCodeBox
#HackTheBox #DeepSeek #Docker #AI #LLM #FastAPI #هوش_مصنوعی #آموزش

🤖این مدل با معماری Mixture-of-Experts (MoE) و ۶۷۱ میلیارد پارامتر طراحی شده است که تنها ۳۷ میلیارد پارامتر در هر توکن فعال می‌شوند، و بر روی ۱۴.۸ تریلیون توکن با کیفیت آموزش دیده است حال این مدل MOE میخواییم در محیط داکر پیاده سازی کنیم به صورت step by step

📦 پیاده‌سازی DeepSeek-V3 با Docker
برای استقرار DeepSeek-V3 در محیط Docker، چندین گزینه وجود دارد:

1. استفاده از پروژه deepseek-docker:
مخزن GitHub به نام deepseek-docker یک راه‌حل کامل برای استقرار مدل‌های DeepSeek-R1 و DeepSeek-Coder ارائه می‌دهد. این پروژه شامل فایل‌های docker-compose.yml، پیکربندی Nginx به‌عنوان پروکسی معکوس، و پشتیبانی از گواهی‌های SSL با Certbot است. برای استفاده از این پروژه، نیاز به کارت گرافیک NVIDIA و حساب Hugging Face برای دانلود مدل‌ها دارید.

2. پروژه مقایسه چندمدلی با FastAPI:
پروژه‌ای دیگر با نام DeepSeek-MultiModel-Comparison امکان مقایسه DeepSeek-V3 با مدل‌هایی مانند LLaMA 3.1 را فراهم می‌کند. این پروژه از FastAPI برای ارائه API REST استفاده می‌کند و شامل Dockerfile برای استقرار آسان است. پس از راه‌اندازی، می‌توانید از طریق آدرس http://localhost:8000/infer به API دسترسی داشته باشید.

3. استقرار با Kubernetes:
برای مقیاس‌پذیری بیشتر، می‌توانید از Kubernetes برای استقرار DeepSeek-V3 استفاده کنید. با ایجاد فایل‌های پیکربندی deployment.yaml و استفاده از FastAPI برای ارائه API، می‌توانید مدل را در محیط‌های ابری یا خوشه‌های محلی اجرا کنید.

🔌 استفاده از API رسمی DeepSeek:
اگر ترجیح می‌دهید از مدل به‌صورت سرویس استفاده کنید، DeepSeek API رسمی خود را ارائه می‌دهد. برای استفاده:

به آدرس https://platform.deepseek.com/api_keys مراجعه کرده و یک کلید API ایجاد کنید.

از کتابخانه‌های سازگار با OpenAI مانند openai در پایتون استفاده کنید و base_url را به https://api.deepseek.com تنظیم کنید.

💵💵🤑🤑همچنین، DeepSeek تخفیف‌های قابل‌توجهی برای استفاده در ساعات غیر اوج ارائه می‌دهد، که می‌تواند هزینه‌ها را تا ۷۵٪ کاهش دهد.

🎯 ابزار های موردنیاز را برای نصب و اجرای مدل DeepSeek-V3 در محیط Docker! به صورت مرحله به مرحله وارد میکنیم تا در مسیر راه اندازی اختلال ایجاد نشه:

🐳 Docker + Docker Compose
➤ https://docs.docker.com/get-docker
➤ https://docs.docker.com/compose/install

🧠 مدل DeepSeek-V3 (از HuggingFace)
➤ https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3

⚙️ مخزن آماده اجرای مدل در Docker
➤ https://github.com/OscarTMa/DeepSeek-MultiModel-Comparison

🐍 FastAPI برای ساخت API سریع و ساده
➤ https://fastapi.tiangolo.com

🔑 کلید API (در صورت استفاده از نسخه آنلاین مدل)
➤ https://platform.deepseek.com/api_keys

📌 آموزش‌های بیشتر در راهه — با ما همراه باش!

@TryCodeBox
#HackTheBox #DeepSeek #Docker #AI #LLM #FastAPI #هوش_مصنوعی #آموزش

🚀 ۴ ابزار خفن AI که باید همین امروز بشناسی!
مخصوص توسعه دهنده هایی که زیرساخت اولیه پیاده سازی ماژول ها و کتابخانه هایی که استراکچر نصب حتی مدل های بیزنسی که Vibe Coding انجام میدن رو با خیاله راحت ai agent پیاده میکنه ولی برای شما reasoning میکنه و پیاده میکنه
@TryCodeBox
#HackTheBox #DeepSeek #Docker #AI #LLM #FastAPI #هوش_مصنوعی #آموزش

Deepsite –
پلتفرم ساخت اپ با مدل‌های AI دلخواه

🧩 رابط گرافیکی جذاب برای ساخت برنامه‌های مبتنی بر مدل‌های متن‌باز (مثل Mistral، LLaMA، Claude و غیره).
📦 Drag & Drop
برای ساخت بَک‌اِند و رابط کاربری با قابلیت اتصال به API مدل‌ها.

⚙️ مخصوص کسایی که می‌خوان بدون کدنویسی زیاد، اپ AI بسازن!

🌐 https://deepsite.io

✍️ Manus – نویسنده هوشمند شخصی شما!

📌 اگه دنبال نوشتن مقاله، گزارش، یادداشت، یا حتی کدنویسی با کمک هوش مصنوعی هستی، Manus دقیقاً اون چیزیه که لازمه!

🧠 با قدرت مدل‌های LLM، این ابزار یه محیط نوشتاری بهت می‌ده که نه فقط زیباست، بلکه باهوشه!

🎯 ویژگی‌های جذاب Manus:

🔹 Autocomplete هوشمند:
فقط جمله رو شروع کن، خودش کاملش می‌کنه دقیق، طبیعی، و با سبک خودت!
🔹 Context-Aware:
تفاوتش با بقیه اینه که می‌فهمه داری در مورد چی حرف می‌زنی.
🔹 پشتیبانی از Markdown و کد:
مناسب برای توسعه‌دهنده‌ها، بلاگرها، نویسنده‌های فنی
🔹 ایده‌پردازی، بازنویسی، خلاصه‌سازی و تبدیل متن با یک کلیک
🔹 بدون حواس‌پرتی. فقط بنویس و تمرکز کن!

🌐 تستش کن: https://manus.im

🧪 MGX.dev – آزمایشگاه پروژه‌های هوش مصنوعی مولد!

📦 یه پلتفرم منبع‌باز و جذاب برای ساخت و تست پروژه‌های Generative AI در حوزه‌هایی مثل:

🎨 تصویر
🎙 صدا
📜 متن
📹 ویدیو
👥 چت‌بات‌ها
🧠 و حتی Agentها!

🎯 چرا MGX؟

🔹 بدون نیاز به نصب یا GPU: فقط پروژه رو باز کن و مستقیم اجرا کن
🔹 تعامل‌پذیری بالا: مثل Replit برای AI، با قابلیت فورک، تست و اشتراک
🔹 کد + UI همزمان: هر پروژه یه UI کاربردی هم داره برای تست مستقیم
🔹 پشتیبانی از WebGPU، PyTorch و HuggingFace Models

👀 پروژه‌هایی که همین الان می‌تونی تست کنی:

✔️ Stable Diffusion XL
✔️ LLaMA 3 در حالت chat
✔️ Voice cloning با Bark
✔️ Video-to-video با AnimateDiff
✔️ Agents with OpenDevin

🌐 تست کن و پروژه خودتو بساز یا فورک کن:
https://mgx.dev