DSPydantic: Tối ưu hóa tự động Mô hình Pydantic bằng DSPy 🛠️ Công cụ giúp tối ưu hóa các mô hình Pydantic hiệu quả, kết hợp công nghệ DSPy. Thảo luận Reddit và nguồn code GitHub đã được chia sẻ. #Python #Pydantic #DSPy #AI #MachineLearning #CôngNghệSố

https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1po1lw1/dspydantic_autooptimize_your_pydantic_models_with/

#AI #Python #MẫuMãMở #CôngNghệSángTạo #AI_Units #Pydantic

🔥 Giới thiệu Pydantic-DeepAgents – framework mở nguồn mới cho phát triển AI agent mạnh mẽ, an toàn. Tự động lập kế hoạch, quản lý công việc, kết nối Docker và giao diện đầy đủ. Nổi bật: loại agent nhẹ, bảo mật, hỗ trợ phân quyền nhiệm vụ phức tạp. Đánh giá mạnh về typting & khả năng sản xuất. 🚀 #AI #CôngCụLậpTrình #MởNguồn

https://github.com/vstorm-co/pydantic-deepagents

Kiến trúc AI Agent mới sử dụng LangGraph & Pydantic giúp các mô hình ngôn ngữ cục bộ (Local LLM) xử lý đầu ra có cấu trúc, tự sửa lỗi và quản lý logic vòng lặp hiệu quả hơn, thay thế các "Chains" truyền thống. Mã nguồn mở, tích hợp Docker, dễ dàng cấu hình với Ollama/vLLM.

#AI #LangGraph #Pydantic #LocalLLM #MãNguồnMở #AI_Agent

https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1peu5x0/i_stopped_using_chains_here_is_the_langgraph/

Pydantic V2: Почему dataclasses вам ещё больше нужны

На написание статьи меня сподвигла статья «Pydantic V2: Почему dataclasses вам больше не нужны» и меткий комментарий : «Спасибо за статью, но мне кажется Вы учите детей плохому. » Давайте попробуем разобраться, почему и датаклассы хороши, и pydantic V2 прекрасен, а вместе – они становятся ещё лучше. Или устроить смешанное единоборство?

https://habr.com/ru/articles/970648/

#python #pydantic #dataclass #perfomance #никто_не_читает_теги #разработка #длинное_тире_сам_поставил #производительность #fastapi

Tác giả phát triển YaraDB - CSDL in-memory nhẹ nhàng, tương thích原生 với Pydantic. Giải quyết vấn đề xác thực JSON từ Redis trong microservice Python. Hỗ trợ schema enforcement, WAL, OCC, và indexing. #Database #Python #FastAPI #Pydantic #CSDL #Redis #PhátTriểnPhầnMềm

https://www.reddit.com/r/SideProject/comments/1p8ymoj/i_got_tired_of_validating_json_from_redis_so_i/

Pydantic V2: Почему dataclasses вам больше не нужны

Вы пишите age: int, а Python спокойно пропускает туда строку. Программа падает, но не сразу, а в самый неподходящий момент. Я расскажу, почему пора переходить на Pydantic V2. Он теперь работает на Rust (очень быстро), сам исправляет типы и спасает от глупых ошибок. Внутри: сравнение кода, работа с .env и немного практики.

https://habr.com/ru/articles/970338/

#pydantic #pydantic_v2 #python3 #python_для_начинающих #dataclasses

Как мы перестали хранить Pydantic в JSON и в 7 раз сократили расход памяти в Redis

У нас был большой продакшен-сервис с ~10M MAU, где Redis использовался как основное хранилище состояния пользователей. Все данные лежали в нём в виде JSON-сериализованных Pydantic-моделей. Это выглядело удобно, пока не стало больно. На определённом этапе мы выросли до Redis Cluster из пяти нод – и он всё равно задыхался по памяти. JSON-объекты раздувались в разы относительно полезных данных, и мы платили за тонны пустоты — буквально деньгами и деградацией. Я посчитал сколько весят реально полезные данные и получил цифру, от которой понял, что так жить больше нельзя.

https://habr.com/ru/articles/961082/

#Python #pydantic #бинаризация #pybyntic

データ検証ライブラリPydanticの紹介
https://gihyo.jp/article/2025/10/monthly-python-2510?utm_source=feed

#gihyo #技術評論社 #gihyo_jp #Python #Pydantic