🖥 DevPod — это инструмент с открытым исходным кодом, разработанный для создания воспроизводимых и изолированных сред разработки!

🌟 Он использует стандартный файл конфигурации devcontainer.json, что делает его совместимым с DevContainers из VSCode. DevPod позволяет разворачивать среды локально, в облачных провайдерах, на удалённых серверах или в кластерах Kubernetes, предоставляя универсальное решение для разработчиков. Благодаря поддержке нескольких платформ, инструмент обеспечивает единообразие в настройке рабочих пространств независимо от инфраструктуры.

🔐 Лицензия: MPL-2.0

🖥 Github

@devopsitsec

✅ Licensify — это инструмент для управления лицензиями программного обеспечения, разработанный компанией Devpro-Software.

▪ Защита ПО: Проект предоставляет средства для генерации, проверки и валидации лицензионных ключей, что помогает защитить ваш продукт от несанкционированного использования.
▪ Простота интеграции: Licensify легко интегрируется в существующие приложения, предоставляя удобное API для управления лицензиями.
▪ Открытый исходный код: Благодаря открытому коду, разработчики могут адаптировать и модифицировать функционал под свои нужды, улучшая и расширяя возможности системы лицензирования.
▪ Гибкость настройки: Позволяет настраивать параметры лицензирования в соответствии с конкретными бизнес-требованиями, будь то trial-версии, подписки или постоянные лицензии.

Licensify интересен разработчикам, которым необходимо быстро и надёжно внедрить механизм управления лицензиями в свои коммерческие приложения, обеспечив защиту и контроль над использованием программного обеспечения.

go get github.com/Devpro-Software/licensify

▪Github

⚡️ Как стать DevOps Инженером с Нуля, что учить и в каком порядке

00:00 – 1. Вступление
01:06 – 2. Всевозможные компетенции DevOps инженера
10:35 – 3. Кому проще стать DevOps
15:01 – 4. Что учить по минимуму и в каком порядке
30:04 – 4.1. Основы Network TCP/IP
31:36 – 4.2. Администрирование Windows
34:09 – 4.3. Основы Linux
35:54 – 4.4. Ansible
36:48 – 4.5. Git
37:37 – 4.6. GitHub
38:04 – 4.7. Jenkins
38:23 – 4.8. Docker+DockerHub
38:44 – 4.9. Cloud Platform AWS
42:10 – 4.10. CloudFormation + Terraform
3:25 – 5. Курс DevOps Engineering в JohnBryce, Израиль
49:12 – 6. Как стать профессиональным DevOps инженером
54:24 – 7. Эпилог

✅ источник

#video #devops #девопс

🔥 Better Commits — инструмент для удобного создания структурированных коммитов в Git, который помогает придерживаться лучших практик и использовать стандартизированные сообщения.

▪ Интерактивный процесс — пошаговое руководство по формированию коммитов
▪ Гибкость — поддержка категорий изменений (feat, fix, chore и др.)
▪ Простота — лаконичный интерфейс для быстрого ввода сообщений
▪ Стандартизация — соответствие принципам Conventional Commits

🖥 Github

✔️ Factorio стала новым бенчмарком для ИИ.

Factorio привлекла внимание ресерчеров в качестве инструмента для оценки возможностей ИИ. Игра измеряет способность языковых моделей планировать и создавать сложные системы, одновременно управляя ресурсами и производственных цепочек.

Для этих целей была разработана среда Factorio Learning Environment (FLE) c двумя режимами: "Lab-Play" (24 структурированные задачи) и "Open Play", где агенты исследуют процедурно сгенерированные карты с целью построить максимально большую фабрику. В процессе тестирования модели взаимодействуют с Factorio через Python API и получают обратную связь через игровой сервер. Оцениваются параметры "Производственный показатель" и достижение ключевых "Вех".

Создатели протестировали 6 LLM, включая Claude 3.5 Sonnet и GPT-4o. Результаты показали, что модели испытывают серьезные трудности с пространственным мышлением, долгосрочным планированием и исправлением ошибок. Лучшие результаты у Claude 3.5 Sonnet, которая успешно справилась с 15 из 24 задач в режиме "Lab Play".
jackhopkins.github.io

✔️ Американцы все чаще считают, что искусственный разум превосходит их интеллект.

Исследование, проведенное Университетом Элона, выявило, что почти половина пользователей (49%) полагает, что LLM превосходят их собственный интеллект. Из отчета следует, что женщины чаще мужчин считают LLM "значительно умнее" (30% против 20%), а половина взрослого населения США уже использует языковые модели, лидирует ChatGPT с долей в 72%. Также выяснилось, что большинство пользователей (51%) применяют LLM в личных целях для обучения и планирования, в то время как для работы их используют лишь 24%. 65% пользователей взаимодействуют с ИИ-системами посредством голосовых команд.

Несмотря на высокий показатель общей удовлетворенности (76%), значительная часть пользователей сталкивается с проблемами: 23% совершали серьезные ошибки из-за галлюцинаций моделей в ответах, а 21% чувствовали себя манипулируемыми.
imaginingthedigitalfuture.org

✔️ ReasonGraph: инструмент для анализа ризонинга LLM.

ReasonGraph - опенсорсная веб-платформа, разработанная Кембриджским университетом, для визуализации и анализа процессов рассуждений LLM. Она поддерживает как последовательные, так и древовидные методы рассуждений, легко интегрируясь с основными провайдерами LLM и более чем 50 языковыми моделями.
Платформа построена на модульном каркасе и имеет выбор метода мета-рассуждения и настраиваемые параметры визуализации.

ReasonGraph улучшает обнаружение ошибок в логических процессах и способствует более эффективной разработке приложений на основе LLM. Оценка платформы показала практически 100% точность rule-based XML-парсинга при извлечении и визуализации путей рассуждений.
Репозиторий проекта на Github. Демо на HuggingFace.
arxiv.org

✔️ MEGA mini: концепт архитектуры для универсальных NPU.

На конференции по твердотельным схемам (ISSCC) была представлена архитектура MEGA.mini, позиционируемая как универсальный процессор для генеративного ИИ.

MEGA.mini использует парадигму Arm big.LITTLE и предлагает использование двухъядерной концепции в NPU. Предполагается, что высокомощные ядра "Mega" будут задействоваться для выполнения ресурсоемких задач, а облегченные ядра "Mini" будут использоваться для рутинных операций. Архитектура разрабатывается как универсальный процессор, в отличие от CPU, чтобы разработчики могли применять его в разных сценариях - от NLP-задач до мультимодальных ИИ-систем.
techradar.com

✔️ Deepseek R1 671B запустили локально на новом Mac Ultra M3.

YouTube-блогер Дейв Ли провел эксперимент по локальному запуску 4-bit версии Deepseek R1 с 671B параметров. Она может работать локально, но требует 512 ГБ RAM, 404 ГБ хранилища и принудительного выделения 448 ГБ видеопамяти через терминал.

Несмотря на незначительное снижение точности, скорость инференса составила 17-18 токенов в секунду, при этом энергопотребление находилось в пределах 200 Вт. Для сравнения: ПК с аналогичной производительностью потребовал бы в 10 раз больше электричества.
macrumors.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml