18 вопросов
Практика
Можешь объяснить, что такое Large Language Model (LLM), и описать основные методы интеграции LLM в Python-приложения?
Можешь объяснить, как работает Retrieval-Augmented Generation (RAG) в Python приложениях и описать роль векторных баз данных в этом процессе?
Как встраивания (embeddings) используются в машинном обучении и каковы их основные приложения в системах на Python?
Можешь объяснить ключевые архитектурные различия между Django и Flask и описать сценарии, в которых ты бы рекомендовал использовать каждый из этих фреймворков?
Можешь объяснить, что такое FastAPI и описать его основные особенности и возможности как веб-фреймворка?
Можешь объяснить ключевые различия между WSGI и ASGI и описать преимущества использования ASGI в современных Python веб-приложениях?
Можешь объяснить ключевые возможности и функциональность Django ORM (Object-Relational Mapping), и как она упрощает взаимодействие с базами данных в Python приложениях?
Можешь объяснить ключевые принципы и компоненты REST API, включая то, как HTTP методы, statelessness и представление ресурсов работают вместе?
Можешь объяснить основные возможности и функциональность шаблонизатора Django, включая то, как он работает с динамическим контентом, наследованием шаблонов и расширяемостью?
В контексте веб-фреймворков Python, можешь объяснить, что такое middleware и описать его роль в цикле request-response, включая частые примеры использования?
Можешь описать SQLAlchemy и объяснить его основные функции в разработке на Python?
Можешь пройтись по процессу инициализации OpenAI Python клиента и показать, как ты бы сделал базовый API запрос для взаимодействия с языковой моделью?
Можешь объяснить, что такое prompt engineering, и описать ключевые техники для оптимизации выходных данных больших языковых моделей в Python приложениях?
Как работают AI агенты на Python и какие основные компоненты и фреймворки используются для их разработки?
Можешь объяснить ключевые различия между fine-tuning и prompt engineering как подходами к кастомизации больших языковых моделей, и в каких ситуациях ты выбрал бы один метод вместо другого?
Можешь описать основную цель и ключевые функциональности scikit-learn в разработке машинного обучения на Python?
Можешь объяснить ключевые различия между supervised и unsupervised обучением в Python, включая их применение и частые алгоритмы, связанные с каждым подходом?
Можешь объяснить, как работает кросс-валидация при оценке моделей машинного обучения, и описать процесс разделения данных на k складок для обучения и тестирования?