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  • 最近ローカルLLMがアツいらしい

    最近、ローカルLLMがアツくなっているという話をtwitterでチラホラ見かける。 ローカルLLMって何じゃ?というと、オープンに公開されているモデルのウエイトをDLしてきて手元のPC上で推論させる事である。 オープンなAIモデルとは逆の存在として、モデルがDLできないクローズなAIモデルもある。 OpenAIやAnthropicのような最先端AI企業のクローズなAIモデルに比べて、オープンに公開されているオープンなAIモデルの性能は今でもかなり後れを取っている。 だから去年の間はあくまでAIの本命はChatGPTのようなクローズモデルであって、オープンなAIモデルなんて眼中にありませんみたいな風潮が無くはなかった。だが最近は風向きが少々変わってきている。 GPTのAPI高い問題 & OpenAIがAIベンチャー皆殺しにしてしまう問題 まず「結局GPTのAPIを叩いてサービス運営して成功し

    • Power Apps & GPT-4oを使って超高速で画像解析アプリを作る! - Qiita

      GPT-4o凄すぎる!! 出たときから騒ぎまくっていましたが、GPT-4oの登場で興奮しっぱなしの私です。 先日こちらのQiitaの記事を拝読し、「Power Appsでやったらどうなるだろう🧐」という思いが抑えられず、作ってみたら超高速で画像解析アプリが作成できました! あらためて記事を出してくださったことに感謝いたします! まずは初弾!ということでGPT-4oを使って、 Power Appsで画像解析アプリを作成する方法 を書いていきます! まずは見た目(Power Apps)から! まずはPower Appsでサクっと画面を作ります! PowerPoint感覚で作れることが強みですからね! 最低限のもので構成しています。 画面 ├─ ScreenContainer - スクリーン全体 ├─ HeaderContainer │ └─ Header - ヘッダーコントロール ├─ Bo

        Power Apps & GPT-4oを使って超高速で画像解析アプリを作る! - Qiita
      • CQRS設計パターンをモダナイズする

        CQRSとは CQRS(Command Query Responsibility Segregation、コマンド・クエリ責務分離)は、ソフトウェアアーキテクチャパターンの一つで、つまりシステムのコマンド部分をクエリ部分から分離します。基本的な考え方は、データの書き込み操作(コマンド)と読み取り操作(クエリ)を異なるモデルで扱うことです。これにより、スケーラビリティ/パフォーマンス/セキュリティの観点で柔軟な設計が可能となり、クエリ要件に合わせて最適化が実現できます。 CQRSの基本構成としては、 コマンドモデル(書き込みモデル):データの作成、更新、削除といった書き込み操作を担当します。このモデルは、データの整合性と一貫性を確保するために最適化されています。 クエリモデル(読み取りモデル):データの読み取り操作を担当します。このモデルは、クエリのパフォーマンスを最大化するために最適化され

          CQRS設計パターンをモダナイズする
        • 自分好みのAIチャット相手を簡単に作れる「Dify」が面白い (1/4)

          生成AI界隈で話題になっているAIサービス「Dify.AI」がなかなか面白いですよ。Dify.AIは、スタートアップの米LangGeniusが用意している大規模言語モデル(LLM)用のWebUI環境を利用して、いろいろなシステムを組み込むことで、プログラムを書くことなく簡単にチャットbotなどのネイティブAIアプリを開発できるサービスです。 Difyは大きく「チャットボット」、「エージェント」、「ワークフロー」の3つの機能に分かれており、簡単なチャットボットから、複数のLLMを組み合わせた複雑な動作をさせるように設計するものまで、多様なアプリを開発することが可能です。ChatGPTから、Claude 3、Geminiなどの主要なLLMをAPIから呼び出すことができるので、それらを組み合わせてサービスを作ることも可能です。例えばOpenAIのAPIキーを生成してDifyに入力すると「GPT-

            自分好みのAIチャット相手を簡単に作れる「Dify」が面白い (1/4)
          • プロンプトエンジニアリングを最適化する為のフレームワークSAMMOを実際に使ってみた - Taste of Tech Topics

            いつの間にか春も過ぎ去りすっかり夏模様の今日この頃皆さんいかがお過ごしでしょうか?菅野です。 生成AIの重要性が高まり、生成AIで利用できるテキスト量が長くなるにつれてにつれて、プロンプトエンジニアリングの重要性が高まってきました。 プロンプトエンジニアリングとは、そのプロンプトにどのような命令、事前情報等を入力すると、より適した応答が返ってくるかを設計する技術です。 そんなプロンプトエンジニアリングを最適化する為のPythonライブラリ、SAMMOがMicrosoft社から2024年4月18日にリリースされたので紹介していきます。 www.microsoft.com SAMMOとは? Structure-Aware Multi-objective Metaprompt Optimizationの頭文字をとったフレームワークです。 元来、プロンプトエンジニアリングでは、エンジニアが、様々な

              プロンプトエンジニアリングを最適化する為のフレームワークSAMMOを実際に使ってみた - Taste of Tech Topics
            • Docker Compose 1.27.0以降ではdocker-compose.ymlにversionを書く必要がなくなっていた - hogashi.*

              あらすじ docker-compose.yml でトップレベルの version 要素を指定していると、 WARN[0000] (...)/docker-compose.yml: `version` is obsolete と表示される。インターネットを見ていくと version は指定しなくて良い、消したらいい、という記事がたくさん出てくるし、たしかに公式のドキュメントにも obsolete と書かれている Version and name top-level elements | Docker Docs。 Version top-level element (obsolete) The top-level version property is defined by the Compose Specification for backward compatibility. It is

                Docker Compose 1.27.0以降ではdocker-compose.ymlにversionを書く必要がなくなっていた - hogashi.*
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