【Prompt Flow】カスタムPython環境の作成 & Function callingの実行の備忘録 - Qiita
背景 以前、ChatGPTを使って以下のようなものを作りました。 「 決算短信などのPDFファイルから分析に必要なデータを抽出し、Excelとして出力してくれる 」 機能的には気に入っていますが、実行がとても面倒くさいです 「 Pythonスクリプトを実行した後に、ChatGPTに入力して、出力をコピペして、、、 」といった感じですね。 そこで、自動化・パイプライン化したいなあと思い始めたのが今回の背景です。 自動化しようと思ったときに、Prompt Flowを使えるのではないかということで実装してみました。(Pythonだけでも実装可能だと思います。) Prompt Flowを使えば、Variantsを使って並列で色々なプロンプトを試せますし評価も可能です。 やること 今回やることの全体像は以下の通りです。 入力 ユーザがPrompt Flow対してファイル名を入力 Prompt Flo
【Prompt flow入門①】Prompt flowの作成・実行・カスタマイズ方法 - Qiita
まえがき 今回は入門ということで、以下の2つのことをまとめています。 Prompt flowの作成～実行 簡易的なタスクをPrompt flowで実装 Prompt flowの便利機能には今回触れていません。次回以降まとめていきます。 以下のような便利機能を試していく予定です。 マネージドオンラインエンドポイントの作成 Variant Bulktest ベクトルDBやSerp APIとの連携 リソース構築 事前作成が必要なもの Azure OpenAI gpt-35-turbo Machine Learning Studioのワークスペース Azure OpenAIを作成し、上記モデルをデプロイします。エンドポイントとキーをコピーしておきます。 また、下記URLからワークスペースを作成しておきます。 Prompt flowとAzure OpenAIの接続 Connenctionsタブへ移動
Python コードでアーキテクチャ図を生成できる Diagrams がめっちゃ便利！ - kakakakakku blog
「Diagrams」を使うと Python コードでアーキテクチャ図を生成できる．サポートされているアイコンセットがとても多く AWS や Google Cloud や Microsoft Azure もあれば，Kubernetes やプログラミング言語なども使える．試してみたけどめちゃくちゃ便利！まさに Diagram as Code だ✌️ diagrams.mingrammer.com セットアップ 「Diagrams」は Graphviz に依存しているため，macOS だと pip と brew ですぐにセットアップできる． $ pip install diagrams $ brew install graphviz 試してみた さっそく Examples を参考にアーキテクチャ図を作ってみた！ サンプル : AWS from diagrams import Cluster, D
Azure FunctionsでPythonとMeCabを使う - Qiita
本記事の目的 Azure Data Factoryの前処理で、MeCabを利用した簡単な自然言語処理（形態素解析＋α程度）をしたい。 関数として実装して、後々LogicAppsとか色々なサービスから呼び出せれば便利そう。ということで2つの実装方法を検討した。 Azure Functions（本記事） Azure DataBricks（Azure DatabricksでPythonとMeCabを使う） 機械学習のように重たい処理を行うわけではないのでAzure Functionsで十分だろう、ということで実装してみた。 先に結論を書くと ・Azure FunctionsのHTTP Requestをトリガーとする関数は以下のURLを参考にすれば実装できる Visual Studio Code を使用して Azure Functions プロジェクトを作成する https://docs.micr
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Anaconda licensing for Microsoft products and services - Python
Press | Anaconda