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LLMOpsを推進！Azure Log Analyticsを活用したLLMの継続的な監視と改善 - AITC - ISID | AI トランスフォーメンションセンター コラム
こんにちは！AIソリューショングループの太田です。 このコラムでは、Azure Log Analyticsを使ったLLMOpsの実現方法について紹介します。 昨年から大規模言語モデル（LLM）を製品やサービスに組み込む企業が増えています。 しかし、LLMサービスの品質を維持するには、その運用にも注意を払う必要があります。 具体的には、LLMの出力の品質管理や、ユーザーからのフィードバックを元にしたプロンプトの最適化など、継続的な監視と改善が求められています。 これらの運用上の活動にAzure Log Analyticsが役立ちます。 LLMOps（LLM（Large Language Model）+ Ops（Operations））とは LLMOpsは製品に組み込まれたLLMの運用に必要なベストプラクティスの概念を指します。 例えば、LLMの運用ではLLMの出力の監視と評価とプロンプト管理
【rails】Google map にて周辺施設の情報を取得・表示する - Qiita
備忘録です。 railsアプリ内で実装したのでAPIキーの管理部分がrubyの表記になっていますが、そこ以外はhtml javascriptなのでrails以外でも実装できるかと思います。 この記事でできる事 現在地周辺の施設（カフェ、コンビニ、病院etc）を検索しピン留めする。 指定した地域の周辺施設の検索も可 以下イメージ 前提 上記Google Cloud Platformにて以下の３つのAPIの有効化と制限を行ったAPIキーを発行している。 Maps JavaScript API Geocoding API Places API APIの登録・制限・発行の方法は以下記事を参考にしてみてください。 実装 <input type="text" size="55" id="search" placeholder="地域と施設を指定" /> <input type="button" siz
ルート案内 - マッピィ Google Maps API JavaScriptの使い方 -
・ルート（各種の交通手段を使用）は、DirectionsService オブジェクトを使用して計算できます。このオブジェクトは Google Maps API ルート サービスと通信し、サービスはルート リクエストを受信して計算した結果を返します。これらのルート結果をユーザー自身で処理することも、DirectionsRenderer オブジェクトを使用して結果をレンダリングすることもできます。 ・ルートでは、原点と目的地をテキスト文字列（「東京、大阪」、「名古屋、静岡、京都」など）または LatLng 値として指定できます。ルート サービスは一連のウェイポイントを使用して、複数の部分からなるルートを返すことができます。ルートは、地図上にルートを描画するポリラインとして表示されるか、要素内のテキストによる説明として表示されます（「Williamsburg Bridge ランプを右折」など）。
Comfy | 賃貸物件検索サービス コンフィ
地図とグラフでサクサク探せる賃貸物件検索。「最高に探しやすい！」「抜群に使いやすい」「なにこれめちゃ快適！」「相場とかいろいろわかってしまう」などのユーザさんの声多数
MTEB Leaderboard - a Hugging Face Space by mteb
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Configuring Logging | NGINX Documentation
Capture detailed information about errors and request processing in log files, either locally or via syslog. This article describes how to configure logging of errors and processed requests in NGINX Open Source and NGINX Plus. Setting Up the Error Log NGINX writes information about encountered issues of different severity levels to the error log. The error_log directive sets up logging to a partic
pdfからtextを抜き出す試行錯誤のメモ｜Kan Hatakeyama
これは二段構えの構成を持っています。この二段構えを正確に検出し、テキストを理解することが望ましいです。 Unstructuredを使うPythonのライブラリであるUnstructuredを試してみましょう。 参考記事 導入は非常に簡単です。 pip install 'unstructured[pdf]' 実装も簡単です。 解析コード： from unstructured.partition.pdf import partition_pdf pdf_elements = partition_pdf("pdf/7_71_5.pdf") 表示コード： for structure in pdf_elements: print(structure) 結果： 残念ながら、2段組のカラムを正確に検出することはできませんでした。 Grobidを使うGrobidは、peS2oというオープンアクセス論文のコ
実際問題、Few-Shot学習手法SetFitはいつ使うとよいのか？ - Qiita
概要 少量の学習データ（Few-Shot）でも精度が出る深層学習手法が登場してきています。 その一つがSetFitです。テキスト分類向けのFew-Shot学習手法です。 本記事では、SetFitを使うとよい（使わない方がよい）場面を見極めるために、リアルな問題に近い日本語ニュースジャンル分類タスクをお題に、学習データ数を変えながらそこそこ強い日本語T5と戦わせてみます。 忙しい方向けに最初に結論をまとめ、その後にSetFitの使い方の説明を兼ねて実験を再現するためのコードの解説をしていきます。 結論 Livedoor news記事のジャンル分類タスク（9分類タスク）について、クラスあたりのデータ数を2倍ずつ変えながら、SetFitと日本語T5それぞれについて分類精度を計測しました。 結果は下図のとおりです。 なお、クラスあたりのデータ数は全クラスで同一（均衡）になるようにランダムサンプリン
3.1. Cross-validation: evaluating estimator performance
3.1. Cross-validation: evaluating estimator performance¶ Learning the parameters of a prediction function and testing it on the same data is a methodological mistake: a model that would just repeat the labels of the samples that it has just seen would have a perfect score but would fail to predict anything useful on yet-unseen data. This situation is called overfitting. To avoid it, it is common p
交差検証（Python実装）を徹底解説！図解・サンプル実装コードあり
何かを「正しい」と判断するとき、読者の皆様は何を根拠としますか。例えば、経験を元にする場合、一度だけの経験では偶然の可能性も考えられます。これが複数の経験からの判断であれば、少しは信憑性が増すと思います。一度の結果では信憑性が薄くとも、多くの結果を得られればある程度の精度で判断できる材料となります。 機械学習も同様です。様々な特徴量を扱う機械学習では、予測モデル（以下：モデル）の評価が本当に「正しい」のかを判断することは難しい問題です。特に、過学習などの問題は機械学習の技術が発展している近年でも残り続けています。 本稿では、機械学習を扱う上で重要な交差検証（クロスバリデーション ）について解説します。前半ではデータ分割の基本と、交差検証の定義を解説をします。後半では実際のデータセットを用いて交差検証の実装を行います。交差検証は様々な場面で紹介されていますが、実際に学ぶと詰まるポイントが多い
Multi-Object Trackingの精度評価指標 | 株式会社ARISE analytics（アライズ アナリティクス）
Business Development Divisionでデータサイエンティストをしている秋元です。 今回はARISEの画像分析チームが取り組んでいる画像処理技術の一つであるMulti-Object Trackingについて、その評価指標を紹介します。 1.Multi-Object Trackingとは Multi-Object Tracking（MOT）は、動画の中で移動していく複数の人や物をそれぞれ区別して継続的に追跡する画像処理技術です。技術的には画像処理の基本的な技術の一つである物体認識の応用技術になりますが、静止画の物体認識とは異なり動画中の物体は常に外観が変化し続けることから、非常に難しいタスクとされています。 MOTは研究が盛んな分野であり多くのアルゴリズムが開発されています。広く使われているTracking by Detectionと呼ばれる手法では、まず動画の各フレーム
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How to Extract Text from a PDF Using PyMuPDF and Python
https://arxiv.org/pdf/2209.11055.pdf
Mastering Few-Shot Learning with SetFit for Text Classification | HackerNoon
GitHub - hppRC/bert-classification-tutorial: 【2023年版】BERTによるテキスト分類
GitHub - NirAharon/BoT-SORT: BoT-SORT: Robust Associations Multi-Pedestrian Tracking
Papers with Code - MOT20 Benchmark (Multi-Object Tracking)
GitHub - GerardMaggiolino/Deep-OC-SORT: https://arxiv.org/abs/2302.11813
GitHub - megvii-research/MOTRv2: [CVPR2023] MOTRv2: Bootstrapping End-to-End Multi-Object Tracking by Pretrained Object Detectors