PythonでRinna社が提供している対話LLM rinna/japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft を動かすことで、ローカルで動作するChatGPTのような対話AIソフトを作成しました！ 筆者自身もLLMや自然言語AIに全く詳しくなく1、Pythonに触ったのも久々だったのですが、言語モデルを手元で動かすのは案外簡単(大嘘2)だったため、本記事ではその紹介をしたいと思います！ ↑アイキャッチのこれは成果物であるTauri製アプリです。内部でPython3によって前述のrinna言語モデルを動かすことで実現しています(後述)。 リポジトリ: https://github.com/anotherhollow1125/rinna_gpt リリース: https://github.com/anotherhollow1125/rinna_gpt/releas
東京発・AIドリームチーム「Sakana.ai」が45億円調達 元Googleトップ研究者らが設立 AI業界の著名人や日本の大手IT企業も出資
元米Googleの著名な研究者、リオン・ジョーンズ氏とデビッド・ハー氏が東京で立ち上げたAI企業Sakana.ai（東京都港区）は1月16日、シリコンバレーのベンチャーキャピタルやNTTグループ、KDDI、ソニーグループなどから45億円の資金を調達したと発表した。 調達元はシリコンバレーのベンチャーキャピタル米Lux Capitalや米Khosla Venturesに加え、日本ではNTTグループ、KDDI、ソニーグループ、ベンチャーキャピタルのみやこキャピタルやジャフコグループなども出資した。Googleで最高AI責任者を務めるジェフ・ディーン氏や、米Hugging Face創業者CEOのクレム・デラング氏、米Scale AI創業者CEOのアレックス・ワン氏といった個人からも出資を受けた。 調達した資金は人材採用に充てる。国内外から優秀なITエンジニア人材を集め、日本に招致するという。さら
Pythonグラフ入門
Pythonグラフ入門# このPythonグラフ入門では、プログラミング言語Pythonを使ってグラフを描画する方法を解説しています。対象としている方は、ある程度Pythonに触れている人（リストやNumPyを使った配列を理解できるレベル）です。 サイト内の検索は、ページ上部の虫メガネのアイコンから行えます。
Templates, Plugins, & Blocks: Oh My! Creating the theme that thinks of everything
目的 Pythonを用いて特定のリターン・リスク（標準偏差）を持つ資産に毎月積立投資を行った場合の長期資産推移を、モンテカルロ法によるシミュレーションで算定する 計算の概要 Pandas、Numpyを用いて、対象期間における月次の対数収益率を、正規分布に従う乱数として生成する 得られた乱数を用いて、毎月積立投資を行った場合の資産推移をパーセンタイル値として出力する 実行例 今回作成した解析用のクラスであるasset_modelの実行例を示します。 実装方法は後述します。 1. 資産のリターン・リスクを設定する # 期待対数収益率、標準偏差（%,年換算） mu = 8 s = 20 #リターンmu、リスクsのモデルを定義 model = asset_model(mu,s) 対象資産の年次の対数収益率の期待値（平均）、標準偏差を入力します 今回の例では、全世界株式(ACWI)を想定した値（期待
I joined GitLab in October 2015, and left in December 2021 after working there for a little more than six years. While I previously wrote about leaving GitLab to work on Inko, I never discussed what it was like working for GitLab between 2015 and 2021. There are two reasons for this: I was suffering from burnout, and didn't have the energy to revisit the last six years of my life (at that time)I w
ChatGPTでPythonのdiagramsを使ってAWSのサービス構成図生成コードを作ってもらう - Taste of Tech Topics
夏の暑さもだいぶ落ち着いてきていよいよ秋めいてきました、そろそろサンマがおいしい季節ですね、菅野です。 AWSを用いて様々なアーキテクチャを作成することが可能ですが、どういった構成になっているのかを一目で表すには図が効果的です。 手動でPowerPointや、draw.io等の作図ツールを用いて作成することも多いのではないか、と思いますが、ChatGPTで簡単に出力できたら便利ですよね。 Advanced Data Analysysの動作環境ではDiagramsライブラリがインストールされていないため、Pythonコードを直接ChatGPTで動かして構成図を出力してもらうことはできませんでした。 なので、今回はChatGPTにPythonのライブラリDiagramsを用いてクラウドの構成図を作成するPythonコードを作成してもらいましょう。 今回の検証ではGPT-4モデルを利用します。
こんにちは、commmuneでデータサイエンティストをしているひぐです。 人間が苦手なマルチタスクをLLMに任せたら、効果的に処理してくれるのではないか?というモチベーションのもと、Pythonの非同期処理を使って並列かつストリーミングでChatGPTの回答を出力するアプリを作りました🤖 例えば下記は、ある課題を入力すると、深さ・広さ・構造・時間軸という異なる観点で解像度を上げてくれるアプリケーションです。 アプリに関する登壇資料↓ このアプリ作成にあたってPythonの非同期処理を勉強したところ、最初は多くの専門用語(コルーチン、イベントループ...)や独自の記法により、全体像をつかむのに苦戦しました。一方で、学んでみると予想以上にシンプルな記法で実装できること、そして応用範囲が広くて便利だと理解しました。 この記事では、そんな少し取っつきにくけど便利なPythonの非同期処理にフォー
そろそろ知っておかないとヤバい？ 話題のLangChainを30分だけ触って理解しよう！ - Qiita
LangChainって何？ ChatGPTを始めとする大規模言語モデル（LLM）の流行が止まりませんが、そんなLLMを活用して日々開発するエンジニアの間で最近ずっと耳にするキーワードの一つがLangChainです。 LangChainとは、LLMを用いたアプリケーション開発を効率的に行うためのライブラリです。機械学習分野で最も人気のあるPython言語用に提供されています。 そもそもライブラリって何？ プログラミングの文脈でよく聞く「ライブラリ」って何者なのか、初学者にはいまいちピンと来づらいですよね。 分かりやすく言うと 「特定の言語でプログラミングをする際によく使いそうな機能をあらかじめ誰かが作ってくれて、呼び出すだけでその機能を使えるようにしてくれている便利セット」 のようなものです。 例えば、よく使われるPython言語のライブラリの例として math があります。これは数学的な計
ChatGPT Code Interpreterで画像データを加工してみる - Taste of Tech Topics
カメラ好き機械学習エンジニアの@yktm31です。 先日、OpenAIから、公式のプラグインとして発表された「Code Interpreter」ですが、 趣味の写真でもなにか使えないかと思い、画像処理を試してみることにしました。 openai.com Code Interpreterの概要や有効化の方法は前の記事をご覧ください。 acro-engineer.hatenablog.com 以前撮影した、富士山の写真から、Zoomの仮想背景に使うことを想定し、色々と加工させてみたいと思います。 画像処理/加工 今回、以下のような画像処理／加工を実施してみました。 画像サイズの確認 画像をFullHDサイズにする 画像の明るさと彩度を調整する 指定の形で切り抜く データをダウンロードする 画像サイズの確認 まずは画像のサイズを確認します。 これくらいはお手の物。写真アプリで確認したサイズとも一致
画像grepツールを作ってみた - Qiita
経緯 ごく稀に、プロダクト内に書かれた文言の修正をすることってありますよね。 htmlやテンプレートファイルに文字列が記載されていれば、普通にgrepするなり、sedで一括置換できたりします。 問題は画像です・・・！ 画像の中に置き換えなければいけない文字があることもあると思いますが、画像を目視で見ないと分からないですよね。 過去の経験的にも、あとから置き換えなければいけない文字を含む画像が見つかって、修正する・・・みたいなことを何度か経験したことがあります。 （本来は、画像内にあまり文字を書くのは良くないと思うのだけど・・・説明ページとかだと仕方ない場合もありますよね。） 画像内をgrepできたらいいのに、と思ったのでOCRを活用して画像内の文字列をテキスト化し、その中に調べたい文字列があるかをチェックするツールを作ってみたので紹介します。 OCRとは OCR（Optical Chara
はじめに みなさん、こんにちは。高校生エンジニアのRaioです！ 平日は公立高校に通いながら、放課後や休日はIT企業のエンジニアとして働いています🧑🏻💻 ↓筆者について↓ 今回の記事では、0円で読めるPythonの技術書5選を紹介します！ 無料で読む方法も紹介してるので、是非最後まで見て頂けると幸いです👍🏻 技術書を無料で読む方法 KindleUnlimitedを使うことで、沢山の技術書を無料で何冊でも読むことが可能です🙌 200万冊以上の書籍が何冊でも読み放題 月額980円が今なら1ヶ月無料 場所に囚われず、様々な端末で使用可能 勿論、技術書以外にもビジネス書や漫画など種類豊富です！ 今回の記事で紹介する技術書も、KindleUnlimitedで読むことができるので是非🥳 ↓入会したい方は画像をクリック↓ Python×Excelで作る かんたん自動化ツール 本書では、プ
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
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こんにちは。スキルアップAI編集部です。これからプログラミングを独学で学ぶ方にとって、無料の学習教材は強い味方です。しかし、インターネット上にはたくさんの教材があり、どの教材で学習するべきかわからない人も多いのではないでしょうか？ この記事では、数あるプログラミング（主にPython）の無料学習教材の中から、おすすめ13選を紹介していきます。入門編・基礎編・応用編に分けて紹介していくので、ぜひご自身の学習状況に合わせて選んでみてください。 【入門編】プログラミングの無料学習教材 まずは、入門編のプログラミング教材を紹介していきます。入門編では、プログラミングの基礎を学べます。まずはプログラミングを一から学びたい方は、ここで紹介する10個の教材の中から選ぶのがおすすめです。 ハーバード大学「CS50 for Japanese」 ハーバード大学が実施している「CS50 for Japanese
本記事では、二次元放物形偏微分方程式の数値解法について、分かりやすい具体例とともに掘り下げていきます。Pythonを活用したアプローチ方法を学びます。 本記事を通して偏微分方程式の数値解法の1つを会得しましょう！ 注） 差分法の一部の話だけにとどめています。誤差や境界条件などの詳細な議論は冗長化を避けるためにご紹介していません。 偏微分方程式の数値解法とは 偏微分方程式の数値解法は、偏微分方程式（PDE: Partial Differential Equations）の解を近似的に求めるための手法のことを指します。これらの方程式は、多くの場合、解析的な解が見つけられないため、数値的な手法が必要となります。以下に、主な数値解法をいくつか紹介します。 有限差分法（Finite Difference Method）: 空間や時間を離散的なグリッドに分割し、微分を差分に置き換えることにより近似しま
RAG構築のためのAzure OpenAI Serviceリファレンスアーキテクチャ詳解 | SIOS Tech. Lab
◆ Live配信スケジュール ◆ サイオステクノロジーでは、Microsoft MVPの武井による「わかりみの深いシリーズ」など、定期的なLive配信を行っています。 ⇒ 詳細スケジュールはこちらから ⇒ 見逃してしまった方はYoutubeチャンネルをご覧ください 【4/18開催】VSCode Dev Containersで楽々開発環境構築祭り〜Python/Reactなどなど〜 Visual Studio Codeの拡張機能であるDev Containersを使ってReactとかPythonとかSpring Bootとかの開発環境をラクチンで構築する方法を紹介するイベントです。 https://tech-lab.connpass.com/event/311864/ こんにちは、サイオステクノロジー武井です。今回は、「RAG構築のためのAzure OpenAI Serviceリファレンスア
Open Interpreterのライセンス、バージョンアップのタイミングでMITからAGPL-3.0に変更されていますので注意ください。 Open Interpreterが凄い 凄いの出ちゃいましたね。Open Interpreterの凄さとか、可能性とかは、以下のshi3zさんのブログ記事で感じていただければと思います。こういうエモい文章はshi3zさん最高に上手ですね。 自分としては、Advanced Data Analysis（旧ChatGPT Code Interpreter）を触っていて「こりゃ凄いな」と思っていたものの、少し制約に窮屈さを感じていたところだったのでバッチリのタイミングでした。 Open InterpreterをDocker環境を動かす Open Interpreter凄いのですが、問題は凄すぎる点ですね。ガンガンコマンドを実行するので、ローカルで動かしたら凄い
はじめに 今回はChatGPTを利用した開発におけるアシスタントのやり方とLangChainを活用した実装方法を具体的なアプリ開発を例に解説していきます。 LangChainの実装方法について、Python未経験の自分でもサクッと実装できたので、初心者でも理解できるように解説をしていきます。 この記事で学べること ChatGPTを使って要件定義、設計、開発などをアシストする活用例が分かる アプリ開発においてLangChainの活用方法を学べる 前半でビジネスサイド(いわゆる要件定義、設計)などの解説をし、後半で具体的な開発例を解説する構成になっています。 LangChainにおける開発では具体的に下記の機能を実装します。 【URLを入力】 【URL先のコンテンツを解析】 【解析をしたデータを元に文章を生成】 前提 あくまで活用例を紹介する記事なので、技術的な細かい内容は公式サイトを添付して
これまで「Rubyは死んだ」、「Railsがオワコン」と定期的に言われて、そういった記事やSNSの書き込みにさまざまな意見が寄せられてきました。が、今年はRuby on Rails復活の兆しが見えてきました。我々paizaもRailsで開発をしているので嬉しい限りです。 【目次】 Ruby on Railsはオワコンと言われている背景 （１）他言語比較での言及数の少なさ （２）言語特性における短所を語られやすい （３）AIやデータサイエンスの普及 いい加減「Ruby on Railsはオワコン」とは言えなくなってきた背景 （１）面接リクエスト数の増加 （２）成熟した言語であり安定性がある （３）エンジニアスキルとして今でも求められている 「オワコン」は抽象的過ぎる表現 Ruby on Railsはオワコンと言われている背景 「Ruby on Railsはオワコン」という言説に関して、あえて
LangChain Advent Calendar 2023 の 2 日目の記事です。 LangChain Expression Language (LCEL) とは LangChain Expression Language (LCEL) は、LangChain でのコードの新しい記述方法です。 公式ドキュメント: https://python.langchain.com/docs/expression_language/ LCEL ではプロンプトや LLM を | で繋げて書き、処理の連鎖 (Chain) を実装します。 2023 年 10 月後半頃から、LangChain では LCEL を使う実装が標準的となっています。 この記事では LCEL の基本的な使い方を紹介していきます。
ChatGPTがあるから誰でもプログラムを書けるみたいに言われますが、実際のところ、基礎知識がないと効率も悪く、複雑なものは作れないので、 私がプログラムを読めるようになり、アプリをリリースできるようにまでなったきっかけのpythonの基礎を記載します。 基本的にChatGPTが書いてくれるので、概念を理解して、コードを読んで修正出来たら大丈夫です。 この記事もほぼChatGPTが書いてます。 1. Pythonにおける重要な概念 まず、Pythonにおける重要な概念を整理して説明します。 1. モジュール (Modules) 概念: モジュールは、関数、クラス、変数などを含むPythonのファイルです。これにより、コードを再利用しやすくなり、プログラムを整理して管理しやすくなります。 使用方法: import文を使用してモジュールをインポートします。例えば、import mathはmat
Pydanticが今最高にCool こんにちは、極論モンスターのYosematです。pydanticに替えてdataclassを使う理由は今ほとんどありません。pydanticがV2になったこのタイミングでpydanticに乗り換えましょう。この記事ではなぜdataclassよりもpydanticなのか理由を述べていきます。 ※2024/02/26追記 OpenAIのクライアントもPydanticを採用しました 素敵なブログからの引用。ただし現在はdataclassもslotを導入している。slotを利用して通常より高速にフィールドアクセスしたい人はattrsやdataclassもアリ。 理由① より洗練されたインターフェース pydanticをdataclassに代えて使うのはなんといってもかゆいところに手が届くインターフェースです。はっきりいってdataclassも素晴らしいライブラリ
ChatGPT公式プラグイン「Code interpreter」がついに日本でも使えるようになったので、自ら検証したTipsをまとめます。 他にも追加できそうなTipsがあればコメントもらえると嬉しいです Code interpreterとは 「Code interpreter（コードインタープリター）」とは、ChatGPTが提供する公式プラグインの1つで、このプラグインを利用することで、ChatGPT上でPythonを使ったコードの実行や、ファイルのアップロード・ダウンロードができるようになります。 ファイルのアップロード機能を使うことで、チャット上にデータをアップロードし、そのデータに対してコードを実行することができるようになります。 また、作業の結果をcsvなどでダウンロードすることが可能です。 つまり、Code interpreterのプラグインを使うことで、ChatGPT上でPy
プログラミング言語「Python」と「Pandas」を教えるコースの広告をFacebookで出したら「動物の違法取引」と誤判定されたのか永久BANを食らう事態が発生
人気のプログラミング言語「Python」と、そのデータ分析用ライブラリである「Pandas」の利用法の指導などを行っているルーベン・M・ラーナー氏が、Metaの広告プラットフォームから永久BANされた状態であることを明かしました。Metaは永久BANの理由について具体的には説明せず「広告ポリシー違反」と述べていますが、ラーナー氏は友人らと相談した結果、「Python」と「Pandas」についての広告をMetaが「禁止されている動物取引を行おうとしている」と誤認識した可能性を指摘しています。 I'm banned for life from advertising on Meta. Because I teach Python. — Reuven Lerner https://lerner.co.il/2023/10/19/im-banned-for-life-from-advertisin
ITmedia NEWSにおける1週間の記事アクセス数を集計し、上位10記事を紹介する「ITmedia NEWS Weekly Top10」。今回は3月2～8日までの7日間について集計し、まとめた。 春に向けて寒暖差が激しすぎ、体調を崩している方も多いようです。東京では暖かくなって花粉が爆散している、と思ったら突然雪が降ったり。身体がついていきませんね……。 さて、先週のアクセストップは、突如発表された新型「MacBook Air」について。2画面の外部出力に対応したことなどが歓迎された一方、「先日買ったばかりなのに」など、嘆きの声も聞かれた。 2位は駐車中のTeslaの監視機能などを解説した記事だった。Teslaは「セントリーモード」と呼ばれる監視機能を標準搭載しており、人やクルマが接近するとヘッドライトが点滅し、周囲の映像を記録するという。Teslaを見かけるとついつい近づいてじっくり
Oxlintは、JavaScriptやTypeScriptのコードを調べ、エラーにつながりやすい書き方となっている部分や、必要のない部分を指摘する機能を持っている。この用途では「ESLint」が事実上の標準となっているが、100％JavaScriptで記述してあるため、実行速度が問題となっている。 Oxlintでは、プログラムを記述する言語にRustを選ぶことで処理速度を大きく引き上げた。さらに、並列処理に対応し、コンピュータのプロセッサが搭載するコアの数が増えるに従って性能が上がっていく設計になっている。さらに、テスト結果のメッセージをシンプルかつ分かりやすいものにした点も特徴として挙げられる。 正式版になる前からOxlintを試験的に使っていた米Shopifyの担当者は、ESLintを使っていた頃は自社開発のコードをテストするのに75分かかっていたが、Oxlintを使ったところ、10秒
最初に PythonでGUIのアプリを作ろうと探した所、Tkinterという物で作成出来ることを知りました。 ただ画面サイズからプロパティまでコードベースでやらなければならないため、非常に時間が掛かります。 そこでVisual Studioの操作みたいに作れるツールが無いか探した所、発見したのでお伝えさせてさせて頂きます。 Python GUI 開発ツール「PAGE」 インストール手順 下記ぺージからダウンロードできます。 「Download Now」をクリックします。 カウントが0になるとファイルが表示されるので、ダウンロードを行います。 ダウンロードしたファイルを起動すると以下が表示されるので「はい」を選択します。 「Next」をクリックします。 配置場所を指定するのですが任意で設定します。 「はい」を選択します。 「Next」をクリックします。 「Install」をクリックします。
皆さん、Open Interprerをご存知でしょうか？あまりの優秀さにChatGPTが出た時と同じか、それ以上のインパクトがあると言われているほど注目されています。 Open Interpreter本当にすごいんです！ なんと、開発者がOpen Interpreterを発表した時のツイートは7,000いいねを超えていて、毎日数百件以上Open Interpreterに関するツイートがされているほど… Today I’m launching Open Interpreter, an open-source Code Interpreter that runs locally. Summarize PDFs, visualize datasets, and control your browser — all from a ChatGPT-like interface in your ter
切り抜き動画を自動生成するpythonライブラリ「clipsai」が凄すぎて夢かと思った｜DIYプログラミング
皆様ハロー、お小遣い稼ぎ系エンジニアのスマイルです('ω')ノ 以前、VTuberの切り抜き動画を作るのにハマっていた時期があり自動化ツールとか作っていました。 しばらく切り抜き制作からは離れていたんですが、「clipsai」という面白そうなpythonライブラリを見つけたので試してみましたら、動画のシーンを自動で検出して切り分けるという強烈な切り抜き時短ライブラリである事が発覚したので、レポートをまとめました。 記事が面白かったらフォロー&♥よろしくお願いしますm(_ _)m 使ってる様子はこんな感じ デモにはUIまで付いていますが、実際のライブラリは機能の中身だけでインターフェースは付属していません。入力画面などのフロント側まで欲しい人は自作する必要があります。 使ってみた感想実際に使ってみた感想として、良かった点・悪かった点をまとめてみました。 ここが良き！ボトルネックの自動化 ：切
突然だが、上記はこの連載の第2回の冒頭部分だ。連載をはじめた当初は右も左もわからない状態だったので「Stable DiffusionはMacでは使えない」と断言してしまった。思い出すたびに冷や汗が出る。 とはいえご存知の通りStable Diffusionを動かすのにNVIDIAビデオカード搭載のWindows機が向いているのは事実なので、これまではすべて新規購入したゲーミングPCで作業することになんの不満も感じていない。 だが、前回紹介したStable DiffusionのUI環境のインストールや更新がワンクリックで可能になる「Stability Matrix」を使えば、PythonやPipのバージョンといった難しいことを考えなくてもMacで画像生成環境を作れるのではないかと考えた。 お詫びから7ヵ月、ずいぶん遅くなったがようやく伏線回収である。 Stability MatrixでM1
2023/06/13 OpenAIの大きなアップデートが発表されました。 その中でも新たに加わった目玉機能がFunction callingです。 このFunction calling、一見すると「APIのレスポンスをいい感じのJSONにしてくれるのかな？」と思ってしまうのですが、それは使い方の一部で本質ではありません*。本記事では、この少し概念がややこしいFunction callingを早く、正確に理解できるように具体的な実装を交えてご紹介します。 *記事の最後にレスポンスをJSONにする方法もご紹介はします。 Function callingとは Function callingとは、OpenAI API(以降OpenAI)のレスポンスが外部関数の呼び出しを検知し、教えてくれる仕組みです。これにより、OpenAIと外部のシステム連携をミスなく正確に行うことができるようになります。 具
Googleのチームが開発したPython用のUIフレームワーク「Mesop」の特徴や使い方について、開発チームがブログに投稿しています。 Why Mesop? - Mesop https://google.github.io/mesop/blog/2024/05/13/why-mesop/ 多くのPython用UIフレームワークは簡単に使い始められるものの、標準的な使用方法を超えてカスタマイズを行おうとするとJavaScriptやCSS、HTMLの詳しい知識が必要です。MesopはPython内で動作を完結させることでよりPython開発者にとって扱いやすいUIフレームワークになっています。 MesopはコンポーネントベースのUIフレームワークで、UI全体がコンポーネントと呼ばれるブロックを積み重ねて作成されています。Pythonの関数を呼び出すのと同じ要領でMesopのコンポーネントを
最近、日本の不動産価格が上昇しているという記事をよく見ます。昨日はマンションが値上がりしているという記事を見かけました。 足元金利が上がり始めているので、この上昇が継続するのかもよくわからないけど、どんな感じで取引されているのか理解したいと思いました。一方で、不動産取引は取引所とかで取引されているわけでないので、どれくらい盛り上がっているかとか、近所でどんな取引があるかつかめない印象でした。 しかし、調べたところ、日本の不動産取引価格は国交省がAPIで提供していることが分かりました。 不動産取引価格情報取得API（国交省）: https://www.land.mlit.go.jp/webland/api.html 「人生で最も高い買い物の不動産の価格こそ、しっかりその動向をつかんでおくべきではないか！」と思い、APIをPythonから叩きやすくしたラッパーを作り、PYPIに公開しました。
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
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上司「オンプレでチャットAI作って」 - Qiita
「Python in Excel」が「Copilot」と連携、AIがPythonコードを書いてExcelでビジュアライズ／今年後半にもプレビュー版が提供へ
Pythonをデータ分析の実務で使用するノウハウ集『Pythonデータ分析 実践ハンドブック』が発売／データの読み込み・加工・可視化・評価といった作業やツールの使い方を学べる【Book Watch/ニュース】
GPTsより精度の高いRAGシステムの構築
Pythonで長期積立投資シミュレーション - Qiita
What it was like working for GitLab
Pythonの非同期処理の基礎とOpenAI APIへ並列リクエストする実践例
【2023年9月】0円で読めるPythonの技術書5選 - Qiita
Jupyter で公共交通データを可視化する｜NAVITIME_Tech
GitHub - Mega-Gorilla/Index_PDF_Translation
【2023年】プログラミング・Pythonの無料おすすめ学習教材13選 - Qiita
【コード付き】二次元放物形の偏微分方程式の数値解法【Python】 - LabCode
Open InterpreterをDockerで動かす
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GPT-4を上回るAIチャット「Claude 3」向けの公式プロンプト集が無料公開／Excelの数式作成・Pythonコードのバグ修正など、現在64種類
小学生が「2chのAA」や「スプー」を知っている理由
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PythonのデスクトップアプリをGUI操作で作りたかった - Qiita
「ChatGPT」、専門家並みのデータ分析に対応、Pythonのコードを書き、グラフを作成、内容を把握して回答も／OpenAIが近日リリース、「GPT-4o」を活用、OneDrive/Google ドライブのファイルも直接扱える
【Open Interpreter】ChatGPTがPCを操る禁忌の活用事例10選 | WEEL
Macで始める画像生成AI 「Stable Diffusion」ComfyUIの使い方 (1/5)
OpenAIのFunctionCallingを理解する
Googleが開発したPythonのUIフレームワーク「Mesop」の特徴を開発チームが解説
不動産取引価格情報取得API（国交省）のPythonラッパーを作った - Qiita
登録不要・無料のPython学習環境「PyWeb」にWebアプリ（CGI）実行機能が追加／HTML/CSSでWebフォームを作って、Pythonプログラムと連携
