Athrun Data Intelligence

Cómo crear canalizaciones de ingeniería de funciones portátiles en la cojín de datos con Ibis utilizando las API de Lazy Python y la ejecución de DuckDB

En este tutorial, demostramos cómo usamos Ibis para construir una canalización de ingeniería de características portátil en la cojín de datos que se vea y se sienta como Pandas pero que se ejecute completamente internamente de la cojín de datos. Mostramos cómo nos conectamos a DuckDB, registramos datos de forma segura internamente del backend y […]

Una implementación de codificación para crear una canalización unificada de Apache Beam que demuestra el procesamiento por lotes y transmisiones con ventanas de tiempo de eventos mediante DirectRunner

En este tutorial, demostramos cómo construir un unificado Haz Apache canalización que funciona a la perfección tanto en modo por lotes como en modo secuencial utilizando DirectRunner. Generamos datos sintéticos que tienen en cuenta la hora del evento y aplicamos ventanas fijas con activadores y retrasos permitidos para demostrar cómo Apache Beam maneja consistentemente eventos […]

Cómo crear un sistema de enrutamiento de tareas distribuidas de parada rendimiento utilizando Kombu con intercambios de temas y trabajadores simultáneos

En este tutorial, creamos un flujo de trabajo basado en eventos completamente utilitario utilizando Kombutratando la correo como una capacidad arquitectónica central. Recorremos paso a paso la configuración de intercambios, claves de enrutamiento, trabajadores en segundo plano y productores concurrentes, lo que nos permite observar un sistema distribuido positivo. A medida que implementamos cada componente, […]

Cómo crear un panel de observación interactivo de un extremo a otro utilizando las funciones de PyGWalker para una exploración de datos detallada

def generate_advanced_dataset(): np.random.seed(42) start_date = datetime(2022, 1, 1) dates = (start_date + timedelta(days=x) for x in range(730)) categories = (‘Electronics’, ‘Clothing’, ‘Home & Garden’, ‘Sports’, ‘Books’) products = { ‘Electronics’: (‘Laptop’, ‘Smartphone’, ‘Headphones’, ‘Tablet’, ‘Smartwatch’), ‘Clothing’: (‘T-Shirt’, ‘Jeans’, ‘Dress’, ‘Jacket’, ‘Sneakers’), ‘Home & Garden’: (‘Furniture’, ‘Lamp’, ‘Rug’, ‘Plant’, ‘Cookware’), ‘Sports’: (‘Yoga Mat’, ‘Dumbbell’, ‘Running Shoes’, […]

Búsqueda de archivos API de Gemini: la forma más sencilla de crear RAG

Construir un sistema RAG ahora es mucho más comprensible. Google ha introducido File Search, una útil gestionada TRAPO característica para la API de Gemini que maneja el trabajo pesado de conectar LLM a sus datos. Olvídese de regir bases de datos fragmentadas, incrustadas o vectoriales: File Search lo hace todo. Esto le permite evitar los […]

¿Cómo podemos crear canales de experimentos de estudios involuntario escalables y reproducibles utilizando Meta Research Hydra?

En este tutorial, exploramos Hidraun entorno de mandato de configuración reformista desarrollado originalmente y de código destapado por Meta Research. Comenzamos definiendo configuraciones estructuradas utilizando clases de datos de Python, lo que nos permite dirigir los parámetros del prueba de una forma limpia, modular y reproducible. A medida que avanzamos en el tutorial, componemos configuraciones, […]