ターミナルにトークン付きのURLが表示されますので、ブラウザでアクセスします。 起動しました。 チャットインターフェイス 左パネルにチャットのボタンが追加されています。 Welcomeメッセージが表示されます。 language modelとembedding modelを選択します。 これで準備完了です。 チャットができます。 おお！ ノートブックについて質問できる ただチャットができるだけではありません。ノートブックのセルに対して範囲選択をすると、チャットエリアの下部にInclude selectionとReplace selectionが表示されます。 Include selectionだと選択したコードを含んだ形で質問ができます。 すっげー！ (DefaultActor pid=473) (DefaultActor pid=473) (DefaultActor pid=473) >
Jupyter AIでHuggingFace Hubを使うと、これまたすごい！ | moritalous blog
前回はOpenAI APIを使ってチャットなどを試しましたが、Jupyter AIはOpenAI 以外にも様々なAPIに対応しています。 今回はHuggingFace Hubを使ってみます。 環境構築HuggingFace Hubの機能を使うにはhuggingface_hub、ipywidgets、pillowをインストールする必要があります。コンテナで用意します。
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
［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
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
VS CodeのPythonおよびJupyter拡張機能の2024年4月版リリース FlaskとDjangoのデバッグ設定など機能強化
VS CodeのPythonおよびJupyter拡張機能の2024年4月版リリース FlaskとDjangoのデバッグ設定など機能強化：Jupyterのセル間依存関係分析など各種機能が向上 Microsoftは「Visual Studio Code」のPythonおよびJupyter拡張機能の最新版を公開した。FlaskとDjangoのデバッグ設定フローの改善、PylanceによるJupyterのRun Dependent Cells機能の向上、Hatch環境の検出などの機能を強化した。
Deno’s mission is to dramatically simplify software development. In Deno 1.37, we’re happy to extend this to interactive Jupyter notebooks. Starting in 1.37, you can use the new deno jupyter command to create a Deno kernel that can be used within notebooks. Additionally, Deno 1.37 comes with stronger Visual Studio Code and LSP support, better testing performance, improved Node compatibility, and m
ターミナルにトークン付きのURLが表示されますので、ブラウザでアクセスします。 起動しました。 チャットインターフェイス 左パネルにチャットのボタンが追加されています。 Welcomeメッセージが表示されます。 language modelとembedding modelを選択します。 これで準備完了です。 チャットができます。 おお！ ノートブックについて質問できる ただチャットができるだけではありません。ノートブックのセルに対して範囲選択をすると、チャットエリアの下部にInclude selectionとReplace selectionが表示されます。 Include selectionだと選択したコードを含んだ形で質問ができます。 すっげー！ (DefaultActor pid=473) (DefaultActor pid=473) (DefaultActor pid=473) >
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
Microsoft、「Visual Studio Code」のPython/Jupyter向け拡張機能の2023年7月版を公開
2023年7月版ではまず、型チェッカー「Mypy」をVisual Studio Codeで利用可能にする拡張機能と、Python拡張からデバッグ機能を独立させた「Debugpy」の2種類の拡張機能をプレビュー版として提供を始めた。Mypy拡張機能は、動的型付け言語であるPythonで型チェックを可能にするライブラリ「mypy」を利用して型チェックを実現する。最新版のMupy拡張機能には、mypyのバージョン1.4.1が付属する。 Debugpyは、Microsoftが従来提供してきたPython向け拡張機能から、デバッグの機能を独立させたもの。Microsoftによると、Python 2.7とPython 3.6をPython向け拡張機能のサポート外としたときに、自身のコードを最新のPythonにアップデートできない環境にある多くのユーザーから、既存のコードのデバッグができないという声をも
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
ChatGPT は優れたプログラマーでもあります。 そのため、Pythonのプログラミングするとき、ChatGPT に質問した体験をした方も多いことでしょう。 例えば、Jupyter Lab でプログラミングをしながら、ChatGPT に質問し、みたいな感じです。 いったりきたりする手間が、ちょと不便です。 ChatGPT 機能が Jupyter Lab に追加されると便利かもしれません。 Jupyter AIです。 Jupyter AI は、Jupyter Lab にChatGPT の機能を追加するだけなく、ChatGPT 以外の生成モデル プロバイダーもサポートしています。 今回は、今現在（2023年6月26日現在）の「Jupyter Lab の AI 拡張『Jupyter AI』」の紹介を簡単にします。 ChatGPT3.5に絞って、非常に簡単に紹介します。 まだOpenAIのアカウ
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(
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
Python Notebooks to Web Apps Turn your Python Notebook into a Web App with the open-source Mercury framework. Share your results with non-technical users. Sign up for Cloud Check our GitHub Create with You don't need to know frontend frameworks, HTML, CSS or JavaScript. All in pure Python without leaving Jupyter Notebook. The simplest framework No callbacks!Mercury automatically re-executes cells
[レポート]会場参加型リアルタイムインシデントレスポンスなチョークトーク – Amazon Security LakeとJupyterノートブックでサイバーセキュリティを強化する #AWSreInvent #SEC318 | DevelopersIO
こんにちは、臼田です。 みなさん、re:Invent 2023楽しかったですか？(挨拶 今回は下記のセッションのレポートです。このチョークトークセッションはとにかく楽しいです！ 後ほど詳しく説明しますが、チョークトークに参加している全員が多数決で、実際に発生しているインシデントに対して調査方針を決めながら進んでいくインシデントレスポンスのセッションです！調査の際にどのように考え進めていけばいいかを実践的に学べます。 SEC318 | Fortify cybersecurity with Amazon Security Lake and Jupyter notebooks This chalk talk explores the combination of Amazon Security Lake and Jupyter notebooks for investigating securi
![[レポート]会場参加型リアルタイムインシデントレスポンスなチョークトーク – Amazon Security LakeとJupyterノートブックでサイバーセキュリティを強化する #AWSreInvent #SEC318 | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/c7d653568e58eb278e0a53e324220a80c53790fd/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F12%2F000_reinvent2023_sec318.png)
【Windows】PythonのインストールからVS CodeでJupyter Notebookを使うまで | DevelopersIO
はじめに Jupyter NotebookはWebブラウザ上でPythonなどのコードを書き、対話形式で実行できるWebアプリケーションですが、ローカルでも動かせるようにしておきたいと思い環境構築をしました。この記事ではWindowsでPythonのインストールからVisual Studio CodeでJupyter Notebookを動かせるようになるまでの手順を紹介します。 環境・前提条件 OS：Windows 10 Pro 64bit VS Code拡張機能のPythonとJupyterがインストール済みとします。 Pythonインストール 公式サイトにアクセスし、「Downloads」⇒「Windows」をクリックします。 記事執筆時点（2024/02/06）ではPython 3.12.1が最新なので、こちらをクリックします。 表示されたページの下の方にインストーラのリンクが一覧で
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Jupyter AIが出た！試した！！すごい！！！ - Qiita
Jupyter で公共交通データを可視化する｜NAVITIME_Tech
Bringing Modern JavaScript to the Jupyter Notebook
Deno 1.37: Modern JavaScript in Jupyter Notebooks
Jupyter AIが出た！試した！！すごい！！！ - Qiita
Jupyter Lab の AI 拡張「Jupyter AI」
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
Mercury – Build Data Web Apps in Jupyter Notebook