⚡️ Practical DevOp

🤓 Книга

@devops_teleg

🔥 k6 — это инструмент с открытым исходным кодом для нагрузочного тестирования, созданный для выполнения сложных сценариев тестирования API, веб-приложений и других систем! Он поддерживает JavaScript для написания тестов и предоставляет возможность сбора метрик производительности, что делает его мощным средством для анализа производительности систем.

🔍 Основные возможности k6:

🌟 Сценарии нагрузочного тестирования: k6 позволяет моделировать сложные сценарии нагрузки, включая параллельные запросы, ожидания и время выполнения.

🌟 Масштабируемость: Подходит как для локального использования, так и для тестирования в облаке.

🌟 Интеграция с CI/CD: Подходит для автоматизации тестов в конвейерах DevOps.

🌟 Работа через Docker: Предоставляются Docker-образы для легкого развертывания.

🌟 Поддержка gRPC, WebSocket и HTTP/2.

🔐 Лицензия: AGPL-3.0

🔗 Сайт проекта: *клик*
🖥 Github
🔥 k6 — это инструмент с открытым исходным кодом для нагрузочного тестирования, созданный для выполнения сложных сценариев тестирования API, веб-приложений и других систем! Он поддерживает JavaScript для написания тестов и предоставляет возможность сбора метрик производительности, что делает его мощным средством для анализа производительности систем.

🔍 Основные возможности k6:

🌟 Сценарии нагрузочного тестирования: k6 позволяет моделировать сложные сценарии нагрузки, включая параллельные запросы, ожидания и время выполнения.

🌟 Масштабируемость: Подходит как для локального использования, так и для тестирования в облаке.

🌟 Интеграция с CI/CD: Подходит для автоматизации тестов в конвейерах DevOps.

🌟 Работа через Docker: Предоставляются Docker-образы для легкого развертывания.

🌟 Поддержка gRPC, WebSocket и HTTP/2.

🔐 Лицензия: AGPL-3.0

🔗 Сайт проекта: *клик*
🖥 Github

🔥 k6 — это инструмент с открытым исходным кодом для нагрузочного тестирования, созданный для выполнения сложных сценариев тестирования API, веб-приложений и других систем! Он поддерживает JavaScript для написания тестов и предоставляет возможность сбора метрик производительности, что делает его мощным средством для анализа производительности систем.

🔍 Основные возможности k6:

🌟 Сценарии нагрузочного тестирования: k6 позволяет моделировать сложные сценарии нагрузки, включая параллельные запросы, ожидания и время выполнения.

🌟 Масштабируемость: Подходит как для локального использования, так и для тестирования в облаке.

🌟 Интеграция с CI/CD: Подходит для автоматизации тестов в конвейерах DevOps.

🌟 Работа через Docker: Предоставляются Docker-образы для легкого развертывания.

🌟 Поддержка gRPC, WebSocket и HTTP/2.

🔐 Лицензия: AGPL-3.0

🔗 Сайт проекта: *клик*
🖥 Github

@devops_teleg

🖥 diagram-as-code — Python-библиотека для программного создания диаграмм, таких как архитектурные схемы, диаграммы процессов и потоки данных!

🌟 Этот инструмент позволяет создавать и обновлять диаграммы с помощью кода, что особенно полезно для автоматизации документации и визуализации, особенно в контексте облачной инфраструктуры, например AWS.

🖥 Github

@devops_teleg

⚡️ О Haskell по-человечески версия 2.1

Книга создана с помощью практичного Markdown, блистательного Materialize, впечатляющего Hakyll, элегантного Clay, гибкого BlazeHtml и мощного pandoc.

И разумеется, всё это связано воедино силою Haskell. Книга написана при поддержке русскоязычного сообщества Haskell-разработчиков.

🤓 Книга

Haskel

🖥 Курс по работе с Github Actions!

🌟 GitHub Actions упрощает автоматизацию всех рабочих процессов разработки программного обеспечения с помощью CI/CD мирового класса. Создавайте, тестируйте и развертывайте свой код прямо из GitHub. Этот курс поможет вам понять, как ваши клиенты могут использовать GitHub Actions для автоматизации своих рабочих процессов разработки программного обеспечения.

🕞 Продолжительномть: 3:09:58

🔗 Ссылка: *клик*

@devops_teleg

✔️ Проект vLLM присоединился к экосистеме PyTorch.

vLLM, движок для запуска LLM, стал частью экосистемы PyTorch. vLLM обеспечивает высокую пропускную способность и эффективное использование памяти при работе с моделями, содержащими сотни миллиардов параметров. vLLM поддерживает аппаратные платформы NVIDIA, AMD, Google Cloud TPU, Intel и AWS. Установить vLLM теперь можно простой командой: pip install vllm.
pytorch.org

✔️ OpenAI запускает Canvas для совместной работы с ChatGPT.

Canvas предоставляет возможность совместного редактирования текстов и кода в режиме реального времени. Новая функция позволяет пользователям добавлять текст, вносить изменения и давать обратную связь ChatGPT. Интеграция с Python позволяет запускать код непосредственно в Canvas и визуализировать результаты, включая графику. OpenAI также объявила о поддержке Canvas в пользовательских GPT, что позволит расширить их функциональность и адаптировать к конкретным задачам.
openai.com

✔️ MIT разработал инструмент для отслеживания источников информации, используемых ИИ.

Исследователи из МIT создали ContextCite – инструмент, который отслеживает источники информации, применяемые ИИ при создании текста. ContextCite позволяет пользователям проверять достоверность информации, предоставляемой ИИ, выделяя фрагменты текста, на которых основан ответ.

В случае ошибки ContextCite помогает определить источник недостоверных данных и понять логику работы ИИ. Инструмент также способен выявлять «атаки отравления», когда злоумышленники пытаются исказить информацию, вводя ложные данные в источники, используемые ИИ.
news.mit.edu

✔️ DIMON: Нейросетевой оператор для решения дифференциальных уравнений в частных производных на различных геометрических областях.

Ученые из Университета Джонса Хопкинса разработали новый метод машинного обучения DIMON (Diffeomorphic Mapping Operator Learning), который способен эффективно обучаться и решать дифференциальные уравнения в частных производных (PDE) значительно быстрее, чем суперкомпьютеры.

DIMON основан на использовании диффеоморфизмов для преобразования функций, заданных на различных областях, в единую эталонную область. Это позволяет обучить нейросетевой оператор, способный аппроксимировать решение PDE на любой области из семейства диффеоморфных областей. DIMON успешно протестирован на решении уравнения Лапласа и моделировании динамики реакции-диффузии. Он был использован для прогнозирования распространения электрического сигнала в левом желудочке сердца на основе данных 1006 пациентов. DIMON продемонстрировал высокую точность, сократив время прогнозирования с нескольких часов до менее чем одной секунды.
nature.com

✔️ Reddit запускает инструмент поиска с ИИ.

Инструмент автоматически генерирует ответы на запросы пользователей и предоставляет ссылки на релевантные источники информации. Ключевой особенностью Reddit Answers является использование данных, собранных непосредственно с платформы Reddit, что позволяет находить нужную информацию без обращения к внешним поисковым системам.

В настоящее время доступ к Reddit Answers ограничен: им могут воспользоваться только пользователи из США через веб-интерфейс или приложение iOS и только на английском языке. В планах - расширить доступность сервиса для других языков и регионов. На данный момент Reddit Answers находится на стадии тестирования.
redditinc.com

✔️ Swift Ventures создает новый индекс для оценки инвестиций в ИИ.

Индекс использует систему оценки, основанную на анализе инвестиций в исследования ИИ, количество специалистов по ИИ в штате и доходы от операций, связанных с ИИ. Этот подход позволяет определить, какие компании действительно инвестируют в ИИ, а не просто используют модный термин.

Анализ отслеживаемых 90 компаний показал, что только небольшая часть компаний, упомянувших ИИ в своих отчетах, вкладывает значительные средства в развитие этой технологии.
venturebeat.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml