ファイル比較 VSCodeのエクスプローラで、ファイル２つを選択して右クリックメニューから「選択項目を比較」で比較することができます。 また右クリックで、「比較対象の選択」をした後に「選択項目を比較」でも比較することも可能です。 VSCodeのSnippetの使い方 VSCodeのSnippetも便利です。似たような構造のクラスを実装する場合などや、プロジェクト共通で使いがちな書き方というものをSnippetに登録して、効率化することができます。 また、変数を持たせておくこともできます。この場合、Snippetを呼び出した後に変数部分にカーソルがあたるので、そこで変数部分をタイピングできます。 詳細は以下のリンクをご覧ください。 Visual Studio Codeに定型文（スニペット）を登録する方法 VSCodeのUser Snippetを活用しよう！ また後述するSnippet Gen
こんにちは、ふた月です。 ナビタイムジャパンで主にサーバーサイドのシステム開発や公共交通データの運用改善を担当しています。 今回は公共交通データの運用改善を進める中で、学習や調査向けのデータ可視化に Jupyter を使用した事例を紹介します。 Jupyter とはJupyter はインタラクティブにプログラミングやデータ分析を行うための Web アプリケーションです。Python で利用されることが多いですが、数十のプログラミング言語に対応しています。JupyterLab や Visual Studio Code を利用してローカル環境で利用する他、 GCP、 Azure といったクラウド環境上でも動作環境が提供されています。機械学習でよく用いられている Google Colaboratory にも Jupyter が利用されています。 向き合いたい課題当社では経路探索や案内情報の提供の
PythonやR対応の統合開発環境「JupyterLab 4.0」正式リリース。 より効率的なレンダリング、リアルタイムコラボレーション機能が分離など
PythonやR対応の統合開発環境「JupyterLab 4.0」正式リリース。 より効率的なレンダリング、リアルタイムコラボレーション機能が分離など Project Jupyterは、オープンソースで開発されているWebIDE「JupyterLab 4.0」の正式リリースを発表しました。 JupyterLabは、Webブラウザから使えるPythonやR、Scala言語などに対応した統合開発環境です。 Project Jupyter傘下のプロジェクトには「JupyterLab」以外に「Jupyter Notebook」「Jupyter Desktop」もリリースしています。 JupyterLabは、PythonやScala、Rなどのコードを打ち込んですぐに実行できるインタラクティブなデータ解析環境であった「Jupyter Notebook」をベースとし、そこにターミナル画面の機能、ファイル
［Docker / Python / M1 Mac］Docker を利用して Jupyter を構築 - Qiita
Docker を利用して Jupyter を構築した理由 使用している PC の環境を汚したくないため 他の人への共有を簡単にするため（若手メンバーに教材として払い出す際の手間を減らしたい） Docker の実用的な使い方を確認したい GitHub リポジトリ 前提条件 Docker Desktop を既にインストールしていること Docker Desktop の状態が Engine Running になっていること 開発環境 項目 内容 備考
ChatGPTを筆頭にした「大規模言語モデル(LLM)」と呼ばれるAIが話題に上らない日はない。このAIが得意なタスクには「プログラムの自動生成」が挙げられるが、Metaからプログラム生成に特化したCodeLlamaが商用利用可能なオープンなライセンスでリリースされた。そこで実際に使ってみよう。 CodeLlamaで素数判定のプログラムを自動生成させたところ プログラミングは大規模言語モデルが得意とするタスク リリースからわずか2ヶ月で1億ユーザーを達成した「ChatGPT」の公開から本稿執筆時点で8ヶ月が過ぎた。筆者も業務でChatGPTをはじめ、Github Copilotなど、大規模言語モデル(LLM)関連サービスを使わない日はないくらいだ。 特に「プログラミング」は、間違いなく大規模言語モデルが得意とするタスクであり、GitHub Copilotを利用している多くの人がその利便性を
LLM開発のための環境構築
はじめに 株式会社Elithの大森一祥です。AIテックカンパニーの一員として、お客様の課題をAIを駆使して解決しています。 大規模言語モデル(LLM)が人間と匹敵する性能を発揮することもあり、弊社には多岐にわたるプロジェクトの依頼が寄せられています。最近は、情報漏洩のリスクを回避するため、独自のLLMの開発を希望されることが多いです。このような案件では、一般に公開されたモデル(ローカルLLM)を利用します。 ローカルLLMを活用して課題を解決する方法として、以下の4つが挙げられます。 プロンプトエンジニアリング：LLMに特定の出力を生成させるための入力文の工夫する手法 RAG：外部の文章データベースから、質問に類似した文章を取り出しLLMの入力として用いる手法 インストラクションチューニング：ユーザの指示に沿った出力を生成することを目的としたチューニング手法 継続事前学習：LLMモデルに対
Google ColabでサクッとLLMを使ってみよう！ - RAKUS Developers Blog | ラクス エンジニアブログ
はじめに こんにちは！ 今年も国内外様々な LLM(大規模言語モデル)が公開されましたね！ LLM の選定や調査・実験をする際、リソースの要求レベルが非常に高く、ローカル環境での実施はかなりハードルが高いですよね... そこで今回は、Google Colab（正式には Colaboratory）を利用して LLMを動かす方法を紹介します。 サクッと LLM を動かしたい時におすすめです！ はじめに Google Colab 基本的な使い方 エラーがでたときは？ セッションが多すぎるとき なぜかうまく動かない時 有料プランについて ほかにも使ってみる Google Colab Google Colab は、Google が提供している提供しているサービスで、ブラウザで Python を実行できるツールです。 機械学習の用途で利用されることが多く、操作も簡単です。 基本的な使い方 今回は、ca
Visualizing Data via Deno, TypeScript, and VegaLite in JupyterLab Deno brings TypeScript, JavaScript, npm, and ES Modules to Jupyter with an easy to install kernel. The Deno Kernel is the first language runtime with a builtin jupyter kernel. There’s no better time to get started with Deno than now. Once deno is installed, run the deno jupyter kernel installation: deno jupyter --unstable --install
Version 1.88 is now available! Read about the new features and fixes from March. August 2023 (version 1.82) Update 1.82.1: The update addresses this security issue. Update 1.82.2: The update addresses these issues. Update 1.82.3: The update addresses this security issue. Downloads: Windows: x64 Arm64 | Mac: Universal Intel silicon | Linux: deb rpm tarball Arm snap Welcome to the August 2023 releas
JupyterLab 4.0 is Here
The Jupyter contributor community is proud to announce JupyterLab 4.0, the next major release of our full-featured development environment. The package is now available on PyPI and conda-forge. You can upgrade by running pip install --upgrade jupyterlab or conda install -c conda-forge jupyterlab. We have updated our JupyterLab Documentation for this new version. Here are some of the major new feat
Google ColabでPythonの位置情報を扱えるライブラリGeoPandasが最初から入るようになった話 - Qiita
概要 GeoPandasはちょっとインストールが厄介なパッケージで、入門者がローカル環境に入れるのは結構しんどい（Windowsは特に）。でも、位置情報を扱うのに便利なパッケージなので、使いたい。紹介したい。でも、環境作成大変だし・・・ってのがありました。 それがGoogle Colabにプリインストールされて凄い便利になりました。実はちょっと前まで、GeoPandas以外のパーツまでそろっていたのに、GeoPandasは入っていない状態を見てなんでだろうな？と思っていたのですが、最近入ったようです。 その状況を疑問に思った私のツイートは６月９日に行われてるので、それからすぐ入ったっぽい。 https://twitter.com/OgawaHideyuki/status/1667107337851793408 pip listで確認するとあります。 ちょっとした使い方の紹介 GeoPand
Azure OpenAI + Jupyter Notebookで自家製Code Interpreterを実現する - Qiita
はじめに ChatGPT Code Interpreter いいですよね。でもAzure OpenAIではまだまだ使えなさそう(そもそも使えるようになるのか？)なので、Jupyter Notebookと組み合わせて同じようなことを実現してみました。 Function Callingが使えるようになれば、ちょっと実装を変えたほうがよいところもありますが、とりあえず生ChatGPTで進めます。gpt-35-turbo(0613)です。お安くできますね。 環境準備 Jupyter Notebookを使える環境はお好みの方法でご用意ください。 あと、openai、matplotlib, pandas, numpyとか必要なものもお好きな環境にどうぞ。なお、日本語でグラフを作成したいので、japanize-matplotlibはいれておいてください。 Code Interpreterを実現する関数
Optuna用 Jupyter Lab拡張とVS Code拡張の実装解説 - Preferred Networks Research & Development
はじめに Optunaの新しいバージョン3.4では、新たにJupyter Lab拡張とVS Code拡張が公開・アナウンスされました。これらの拡張機能を利用することで、Optuna DashboardをJupyter LabやVS Code内で起動し、最適化履歴をより手軽に確認できます。 本記事ではこれらの拡張機能がどのように実装されているのか、その仕組みを解説します。Optuna Dashboardの開発に興味を持ってくださっている方に限らず、Jupyter Lab拡張やVS Code拡張を開発しようとしている方のお役に立てば幸いです。 Jupyter Lab拡張の仕組み Optuna Dashboardは次の図に示すように、PythonのBottleフレームワークで書かれたサーバープログラムと、Reactで書かれたシングルページアプリケーションからなります。 このプログラムをJupyt
Beyond Jupyter is a collection of self-study materials on software design, with a specific focus on machine learning applications, which demonstrates how sound software design can accelerate both development and experimentation. The software being developed in machine learning contexts often remains at fairly low levels of abstraction and fails to satisfy well-established standards in software des
Jupyter NotebookやJupyter Labといった、Notebookでデータ分析業務をする人が、ここ数年で増えてきました。 Notebook上でデータ分析をするとき、外部のCSVファイルやDBのデータテーブルなどからデータセットを取得する必要があります。 よくあるのが、Pandasを利用し取得したデータセットをデータフレームに格納するケースです。 データ規模が大きいほど、ある問題が起こります。 例えば、メモリの消費の問題です。 データフレームに格納するということは、PCなどのメモリをそれだけ消費します。 多くの場合、読み込んだ直後のデータフレームは、そのままデータ分析に使えることは少なく、何かしらの加工なり処理がなされ整えられます。 ある程度整えられたデータセットの状態で、データフレームとして格納した方が、メモリの消費量は少なくてすみます。 他には、外部DBのパフォーマンス低
Microsoft、Visual Studio Code向けPython／Jupyter拡張機能の2023年8月版をリリース
Python／Jupyter拡張機能2023年8月版では、Python拡張機能のソースリポジトリにコントリビュータ向け開発コンテナDev Containerが追加され、GitHub CodespacesでPython拡張機能リポジトリを開いて、インストール作業などを行うことなくPython拡張機能の開発やテストに取り組めるようになった。 Dev Containerでは、プリビルドが有効になっており、開発コンテナが即座にロードされ、Python 3.7／3.8／3.9／3.10／3.11がプリインストールされているため、pyenvでPythonバージョンを切り替えられる。また、PylanceやBlackフォーマッタ拡張機能といった、開発に必要な拡張機能が用意されている。 あわせて、Debugpyでは「引数付きPythonファイル」の設定が提供されるようになり、Pythonファイルを実行するた
Jupyter Teamは、ブラウザでPythonなどを実行できるインタラクティブな実行環境Jupyter Notebook最新版「Jupyter Notebook 7」のリリースを公式ブログで発表した。 6月にリリースされたJupyterLab 4.0をベースに設計された「Jupyter Notebook 7」ではコードデバッグをセルごとに実行する「Visual Debugger」、他のユーザーと同時に編集可能な拡張機能「Real-Time Collaboration」、ダークテーマをデフォルトとするテーマ機能や各国語language packへの対応などが加わっている。その他、ドキュメンテーションには新機能や改善点が掲載されている。 「Visual Debugger」(公式ブログより) 「Real-Time Collaboration」(公式ブログより) デフォルトとなるダークテーマ(
オープンソースのWebIDE「JupyterLab 4.0」公開 レンダリングの効率化などでパフォーマンス向上
オープンソースのWebIDE「JupyterLab 4.0」公開 レンダリングの効率化などでパフォーマンス向上：「PyPI」「conda-forge」で利用可能 Jupyter Notebookの次世代バージョンであるJupyterLabの最新メジャーバージョン4.0が公開された。レンダリングの効率化、リアルタイムコラボレーション機能の分離によりパフォーマンス向上を実現しているという。
JetBrains、「Kotlin Notebook」を発表 Jupyter Notebook準拠でプロトタイピングに利用可能
統合開発環境（IDE）「IntelliJ IDEA」やプログラミング言語「Kotlin」の開発元であるJetBrainsは2023年7月4日（チェコ時間）、IntelliJ IDEAの「Kotlin Notebook」プラグインの実験的バージョンを提供開始したと発表した。 Kotlin Notebookプラグインは2023年7月時点で、IntelliJ IDEA Ultimateのユーザーが利用できる。IntelliJ IDEA Ultimateは、Java、Kotlin、Web、エンタープライズ開発用の全機能を搭載するIntelliJ IDEAの商用バージョンだ。 Kotlin Notebookプラグインとは 関連記事 オープンソースのWebIDE「JupyterLab 4.0」公開 レンダリングの効率化などでパフォーマンス向上 Jupyter Notebookの次世代バージョンであるJ
今回、リリースされたVisual Studio Code用Python拡張機能2024年2月版では、Python拡張機能とともにPython Debugger拡張機能がデフォルトでインストールされるようになっている。Python Debugger拡張機能は、互換性に起因する問題を防ぐためにデバッグ機能をメインのPython拡張機能から分離することを目的としており、Python拡張機能が古いバージョンのPythonに対するサポートを終了した場合でも、Python拡張機能をダウングレードすることなく、古いバージョンのままでプロジェクトのデバッグを継続することが可能になった。 また、PythonインタープリタのQuick Pickから、Python環境をより簡単に作成できるようになり、Python: Select Interpreterを実行して「Create Virtual Environme
Using Git to version control your Jupyter notebooks has many advantages but it's a bit tricky to version control your Jupyter notebooks on Git. In this guide, we show you all the best practices, workflows, and tools to make Jupyter Notebooks play nicely with Git, GitHub, and Bitbucket. Git ↔ Jupyter ChallengesLet's briefly list down the challenges of using Git with Jupyter Notebooks - Notebook Git
Version 1.87 is now available! Read about the new features and fixes from February. October 2023 (version 1.84) Update 1.84.1: The update addresses these issues. Update 1.84.2: The update addresses these issues. Downloads: Windows: x64 Arm64 | Mac: Universal Intel silicon | Linux: deb rpm tarball Arm snap Welcome to the October 2023 release of Visual Studio Code. There are many updates in this ver
Version 1.88 is now available! Read about the new features and fixes from March. March 2024 (version 1.88) Update 1.88.1: The update addresses these issues. Downloads: Windows: x64 Arm64 | Mac: Universal Intel silicon | Linux: deb rpm tarball Arm snap Welcome to the March 2024 release of Visual Studio Code. There are many updates in this version that we hope you'll like, some of the key highlights
Version 1.89 is now available! Read about the new features and fixes from April. April 2024 (version 1.89) Update 1.89.1: The update addresses these issues. Downloads: Windows: x64 Arm64 | Mac: Universal Intel silicon | Linux: deb rpm tarball Arm snap Welcome to the April 2024 release of Visual Studio Code. There are many updates in this version that we hope you'll like, some of the key highlights
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主にVSCodeではじめるPython開発環境構築ガイド | DevelopersIO
Jupyter で公共交通データを可視化する｜NAVITIME_Tech
ゼロからはじめるPython(106) プログラム生成AIのCodeLlamaを手元のPCでも動かしてみよう
Bringing Modern JavaScript to the Jupyter Notebook
Visual Studio Code August 2023
Beyond Jupyter | TransferLab — appliedAI Institute
Jupyter Notebook上でSQLをらくらく実行するJupySQL
インタラクティブなPython実行環境「Jupyter Notebook 7」リリース
Microsoft、Visual Studio Code用Python／Jupyter拡張機能の2024年2月版をリリース
Git and Jupyter Notebooks: The Ultimate Guide
Visual Studio Code October 2023
Visual Studio Code March 2024
Colaboratory on X: "Colab now has NVIDIA L4 runtimes for our paid users! 🚀 24GB of VRAM! It's a great GPU when you want a step up from a T4. Try it out by selecting the L4 runtime! https://t.co/3DDp9gxG8D"
Visual Studio Code April 2024