ChatGPT APIを取り巻くライブラリ 〜LangChainとguidanceの紹介 | gihyo.jp
こんにちは！ 逆瀬川（@gyakuse）です！ 前回はOpenAIが公開しているChat APIとWhisper APIを用いて議事録文字起こしアプリケーションを作ってみました。今回は、Chat APIを便利に使うためのライブラリであるLangChainとguidanceを紹介していきます。 なぜ便利に使うためのライブラリが必要なのか？ 単純にChat APIにリクエストを送るだけであれば、各言語に用意されたライブラリを使うだけで良いでしょう。たとえば、Pythonにおいてはopenai-pythonが用意されています。前回紹介したとおり、Chat APIを使うだけなら以下のようなリクエストを作るだけで済みます。 import openai openai.api_key = "sk-..." # APIキー completion = openai.ChatCompletion.create
ホームページの値段が「130万円」と言われたんですが、これって相場でしょうか？ ～ネットの価格はまだまだ下がる！
書籍案内 » 書籍ジャンル » ビジネス・マネー » マーケティング・営業 » ホームページの値段が「130万円」と言われたんですが、これって相場でしょうか？ ～ネットの価格はまだまだ下がる！ この本の概要 「うちってネットにお金をかけすぎてるんじゃない？」だれも教えてくれなかった疑問に応える 「工務店のホームページは300万円なのに，マッサージ店は50万円」 「40万円かけて動画を制作したんだけど，売上につながらないんだよね」 「SEO業者に月額10万円払ってんだけど，何をやってるのかわからなくて」 「リスティング広告の手数料は20％が相場らしいけど，どうしてだろう」 「フリーランスの人が5万円でホームページを作るっていうんだけど大丈夫かな」 なんとなく見積りを受け取り，なんとなく支払ってしまうけれど，なぜその価格になるのか理解できてますか？ 業界人でも意外と答えられないネットにまつわる
はじめに：エンジニアの知的生産術 ――効率的に学び，整理し，アウトプットする
この本の目的 私は，知的生産術の良い参考書が欲しいです。人に知的生産術を教えるときに，お勧めできる本が欲しいです。 私は，サイボウズで知的生産性の研究に10年間従事してきました（注1）。業務の一環として，京都大学サマーデザインスクールで，考えを整理してアウトプットする方法のワークショップを行ったり，首都大学東京の非常勤講師として，大学生に研究によって新たな知識を生み出すことについて教えたりしてきました。しかし，限られた時間では伝えたいことが伝えきれません。参考書を紹介しても，たくさん紹介したのでは全部は読んでもらえません。私の伝えたいことが1冊にまとまった本が欲しいです。 でも，ちょうど良い本がないんです。何か1冊だけお勧めするなら川喜田二郎の『発想法』（注2）ですが，これは1966年の本です。抽象的な考え方は今でも十分有効ですが，具体的な方法論が50年前の技術水準を前提にしていて，
第2回 レシピの書き方 | gihyo.jp
前回はItamaeをインストールし、簡単なレシピを実行してみました。今回はさらに実践的なレシピの書き方について解説します。前回述べたようにItamaeはChefに強く影響を受けているため、概ねChefと同じように書けます。 リソースとは レシピにはリソースと呼ばれる、サーバ上のコンポーネント（ソフトウェア、ファイル、コマンドなど）を抽象化したものを記述します。リソースにはアクションをはじめとする属性を指定でき、操作の種類を指定することができます。前回も使ったpackageのリソースを例にすると package "nginx" do action :install # nginxパッケージをインストールする version "1.4.6-1ubuntu3.3" # 特定のバージョンをインストールする end package "nginx" do action :remove # nginxパ
第524回 Hades Canyon/Kaby Lake GのdGPUを有効化する | gihyo.jp
第523回ではハイエンドNUCである「NUC8i7HVK」（Hades Canyon）にUbuntu 18.04 LTSをインストールして、CPUやSSDの性能を調べました。今回はより新しいドライバーを導入してHades Canyonの特徴とも言うべきdGPUを使ってみます。 AMDのGPUドライバー事情 GPU（Graphics Processing Unit）はコンピューターにおいて、2D/3Dのレンダリングを主目的とした演算装置です。最近はひたすら猫画像かどうかを識別させられたり、終わりのない表計算をさせられたり、仮想通貨を発掘させられたりと「なんでも屋」の様相を呈していますが、基本的にはグラフィックス関連の演算を担います。 さて、デスクトップPCで主に使われているGPUは次の3つのメーカーに大別されます。 Intel NVIDIA AMD もちろん他にもGPUを作っているメーカー
第528回 AMD Ryzen GでパワフルPCを構築する［GPUのベンチマーク編］ | gihyo.jp
今回はSSDをWDS512G1X0CからASX7000NP-256GT-Cに変更しました。というのも、WDS512G1X0Cはどうにも相性問題が解決できず、安定して使用できていません。マザーボードのUEFI BIOSのアップデートあるいはWDS512G1X0Cのファームウェアのアップデートで解決する問題とは思いますが、いつ安定して使用できるのかはわかりません。このSSDは検証用に購入したものなので、本運用では容量不足で、何か新しいものを買わなくてはいけないのかなと頭を抱えつつ若干楽しみでもあったりして、このあたりは自作PCならではのドキドキ感です。 使用したOSはもちろんUbuntu 18.04 LTSです。 ベンチマークの結果を眺めていても傾向がわかりにくかったため、急遽SAPPHIRE PULSE Radeon RX 550 2GD5も追加することにしました。 使用したドライバー 第5
クラウドに最適化されたデータベースエンジン「Amazon Aurora」のいま | gihyo.jp
「Aurora（オーロラ）は、AWS史上、もっとも速いスピードで成長を続けているサービス」―7月28日、アマゾン ウェブ サービス ジャパンが行った報道陣向けの説明会において、同社 技術本部 エンタープライズソリューション部長/シニアソリューションアーキテクトの瀧澤与一氏は、データベースサービス「Amazon Aurora」への注目度の高さをこう表現しました。2014年の「AWS re:Invent」で発表されて以来、MySQL互換のマネージドデータベースサービスとして多くのユーザを獲得してきたAuroraですが、その勢いはリリースから2年経った現在も衰えることを知りません。なぜAuroraはこれほど力強い支持を得られているのでしょうか。説明会の内容をもとに、Auroraというデータベースエンジンのいまに迫ってみたいと思います。 説明会のスピーカを務めたアマゾン ウェブ サービス ジャパン
第1回 memcachedの基本 | gihyo.jp
株式会社ミクシィ 開発部 システム運用グループの長野です。普段はミクシィのアプリケーション運用を担当しております。今回から数回にわたり、最近Webアプリケーションのスケーラビリティの分野で話題になっているmemcachedについて、弊社開発部 研究開発グループの前坂とともに、使い方や内部構造、運用について解説させて頂きます。 memcachedとは memcachedは、LiveJournalを運営していたDanga Interactive社で、Brad Fitzpatrick氏が中心となって開発されたソフトウェアです。現在ではmixiやはてな、Facebook、Vox、LiveJournalなど、さまざまなサービスでWebアプリケーションのスケーラビリティを向上させる重要な要素になっています。 多くのWebアプリケーションは、RDBMSにデータを格納し、アプリケーションサーバでそのデータ
第510回 AMD Ryzen GでパワフルPCを構築する | gihyo.jp
今年メインPCを更新することは以前から決めていたので、パーツは昨年から少しずつ集めていました。 現在RyzenベースのAPUは2モデルしかなく、もう1つのモデルは下位モデルなので選択の余地はありませんでした。マザーボードをこれにしたのはAMDのCPU/APU用なのにIntelの有線/無線LANが搭載されているのが面白かったからです。なお、Ryzen 5 2400G（とその下位モデルであるRyzen 3 2200G）を既発のマザーボードで使用する場合は事前にUEFI BIOSのアップデートが必須です。購入時点でアップデートされているものを選択するか、あるいはショップのアップデートサービスを利用してください。 メモリは価格が高騰していますが、どうしても32GB必要なので頭を抱えていたものの、これをなんとか3万円程度で入手することができて胸をなでおろしました。第502回で取り上げたメモリの組み合
第384回 Initramfsのしくみ | gihyo.jp
Ubuntuはカーネルを起動したあと、ルートファイルシステムをマウントするために「Initramfs」というイメージファイルを使用します。今回はこのイメージファイルについて説明しましょう。 Initramfsの役割 Ubuntuはさまざまなディスクデバイスにルートファイルシステムをインストールし、起動するOSです。カーネルはブートローダーによって起動されたあと、ルートファイルシステムをマウントするために、サポートしているすべてのディスクデバイスのドライバを持っている必要があります。 しかしながらこのドライバをすべてカーネルに組み込んでしまうと、カーネルが肥大化してしまいます。しかもそのほとんどは、今使っているディスクデバイスでは不要なドライバです。必要なドライバを必要に応じてロードする仕組みとして「カーネルモジュール」がありますが、今度はその「カーネルモジュール」をどこに保存するのかという
第1回 WSGIの概要 | gihyo.jp
PythonのWebアプリケーションフレームワーク Pythonには、Zope、Twisted、Django、TurboGearsなどのさまざまなWebアプリケーションフレームワークが存在します。以前は、このような幅広い選択肢は、新しくPythonを使用しようとするユーザにとって都合が悪いことがありました。使用するフレームワークによって、利用可能なサーバが制限されてしまったり、逆にサーバによって利用可能なWebアプリケーションフレームワークが制限されるといったことがあったためです。 そのようなPythonの状況とは対照的に、Javaにおいては、多数のWebアプリケーションフレームワークがあるにもかかわらず、サーバとWebアプリケーションをつなぐ際に、統一されたJava Servelet APIを用いることで、アプリケーションフレームワークを気にせずにServelet APIが利用できる環境
第406回 Node.js製のGitBookでお手軽に電子書籍作成 | gihyo.jp
GitBookはMarkdownで記述しGitで管理しているドキュメントを、簡単にHTMLやPDF、EPUB、MOBIなどで公開できるサービスです。今回はこのGitBookで使われているgitbookコマンドを用いて、Ubuntu上でドキュメントを生成する方法を紹介します。 今風な文書執筆・公開環境としてのGitBook 人類の進化は文書の作成と共にあります。より良い文書の存在が、質の高い教育、確実な情報の伝達、技術や文化の進歩を導いてきました。本連載が掲載されているgihyo.jpでも、今年の新春特別企画に「ドキュメントの構造化による、良いドキュメントの作成方法」が掲載され注目を集めているように、いかにより良い文書をよりお手軽に作成できないか苦心されている方も多いことでしょう。 今回紹介する「GitBook」は、技術者であれば使っている人が多いであろう「Git」と「Markdown」を使
第2回 IkaLogの基本的なしくみ | gihyo.jp
今回は、IkaLogの開発をふりかえりながら、IkaLogの画像処理の基本的な考え方、そしてその背景などについて説明します。 はじめての画面認識の検討 第1回で紹介したとおり、まずはゲームの画像に対してどのような処理をすれば画像認識を達成できるかを検討し始めました。 最初に、スプラトゥーンのプレイ動画を録画してみて、録画を何度か眺めてみました。幸いなことに、スプラトゥーンのゲーム中では、多くのメッセージはたいてい白色で、いつも画面上の同じ位置に表示されます。このため、白色の部分だけを抜き出して、OpenCVのテンプレートマッチング機能を利用して表示内容を検出すればいいのではないかと考えました。 スプラトゥーンのシステムメッセージが真っ白な色で表示されるということは、256階調のグレースケール画像として処理したときに、文字に近いところは255に近い値であり、つまりは非常に高いスレッショルド（
IkaLogの裏側～「スプラトゥーン」のリアルタイム画像解析はどのように行われているのか 記事一覧 | gihyo.jp
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第3回 オブジェクト検出してみよう | gihyo.jp
第1回、第2回と画像認識の基礎とOpenCVについて紹介してきました。第3回目の今回は、いよいよ本連載の目玉であるOpenCVを使ったオブジェクト検出に挑戦してみます。 オブジェクト検出の仕組み 基本原理のおさらい オブジェクト検出のプログラムを書き始める前に、そもそもどんな仕組みでオブジェクト検出を行っているのかを理解しましょう。 第1回では画像認識の原理として、学習フェーズと認識フェーズがあることを説明しましたが、OpenCVに実装されているオブジェクト検出プログラムもこの流れに従います。つまり、画像から特徴量を抽出し、学習アルゴリズムによってオブジェクトを学習します（詳しくは第1回を参照してください）。 図1 画像認識の流れ OpenCVに実装されているオブジェクト検出プログラムは、Paul Violaらのオブジェクト検出の研究［1］をベースに、Rainer Lienhartらが
第11回 Herokuでファイルアップロードを実装しよう | gihyo.jp
はじめに 前回は、Herokuのコマンドの拡張pluginについて解説しました。ちょっとマニアックだったかと思いますが、Herokuのオープンであるというビジョンが見える非常に面白い仕組みだと思います。今回は、マンガ共有サービスの機能を追加したいと思います。Webサービスでは必須の機能のファイルアップロードの仕組みをHerokuを利用する場合どのように実現するかを紹介します。 Herokuでのファイルの扱い Heroku上では、ファイルをサーバ上に保存するということができません。これは、以下の理由からそのようになっていると思います。 Webサーバのインスタンスがどのサーバで動くかが特定できない 複数インスタンスが動いた場合に、同じファイルシステムを共有できない Herokuでは、マルチインスタンスのプラットホームであるためこのような課題が出てきます。この問題をおそらく解決することはできるか
OpenCVで学ぶ画像認識 記事一覧 | gihyo.jp
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第4回 オブジェクト検出器の作成方法 | gihyo.jp
お久しぶりです。私事でなかなか執筆の時間がとれず、前回の掲載から長く時間が空いてしまい申し訳ありませんでした。皆さんから寄せられたコメントには非常に励まされました。 というわけで、今回はいよいよ最終回です。前回はオブジェクト検出器を使って顔を検出するところまで行いました。今回は、オリジナルオブジェクト検出器を作成してみます。 今回作成するプログラムのソースコードは、こちらから一括してダウンロードすることができます。 Data.zip 学習の流れと仕組み 学習の流れ 前回のおさらいになりますが、オブジェクト検出器は機械学習という方法を通して作成されます。つまり、コンピュータプログラムに検出したいオブジェクトの画像（正解画像）とそうでない画像（非正解画像）を与えることで、オブジェクトが含まれている画像の傾向というのをコンピュータに覚えさせていきます。 学習の流れを簡単にまとめると以下の通りです
体感！JavaScriptで超速アプリケーション開発 －Meteor完全解説 記事一覧 | gihyo.jp
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第1回 読み込んだ画像をトゥイーンアニメーションさせる | gihyo.jp
これからのWebはHTML5だ。とはいわれるものの、どの機能や技術を使うかは、コンテンツ次第でさまざまといえる。その中で、ダイナミックでインタラクティブな表現をつくりたいとき、Canvasの機能が注目される。ただし、Canvasが提供するのはおもに描画の機能で、アニメーションやインタラクションはJavaScriptライブラリの助けを借りることになる。 そこで本連載では、CreateJS Suiteを選んだ。開発者は、Flashコンテンツの世界で有名な Grant Skinner（グラント・スキナー）氏だ[1]。「ダイナミックでインタラクティブな表現」ともって回った言い方をしたが、つまりは「Flashみないな」ものがつくりたい（つくってほしい）という要求だろう。CreateJSのライブラリ群は、Flashを使っていた人たちにとっては、なじみやすい設計になっている。 また、最近注目されてい
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