Azure Machine Learning「Prompt flow」の実行方法を解説 - Qiita
Azure Machine Learningの新機能「Prompt flow」を試したい方への解説記事です。 ※この領域は変化が激しいです。内容は23年7月6日時点の情報となります 【本記事に関する前提知識】 ・AzureMLサービスを使ったことがある ・AzureOpenAIサービスを使ったことがある 【記事の目次】 ・準備その1：AzureOpenAIサービスでOpenAIのデプロイをしておく ・準備その2：Azure ML Studioとコンピューティングリソース作る ・準備その3：Azure ML Studioからプロンプトフローから「接続」を選択し、AzureOpenAIサービスと接続 ・プロンプトフローから「フロー」を選択し「作成」。ギャラリーからお手本にしたいものを選ぶ（Chat With Wikipediaを本記事では使用） ・プロンプトフローのパラメータ、接続LLMを設定
MS Semantic Kernelを用いたAIアシスタントの作り方（ChatGPT、GPT-4版）【連載第2回】 - Qiita
MS Semantic Kernelを用いたAIアシスタントの作り方（ChatGPT、GPT-4版）【連載第2回】AzureMachineLearningOpenAIChatGPTSemanticKernel 連載第2回です。本記事ではSemantic KernelでChatGPT（gpt-35-turbo）を使用し、チャットをするSemantic functionを実装して、チャット機能を実現します。 ※本領域は変化が激しいです。内容は23年7月9日時点の情報となります まずはじめに、本連載記事で最終的に完成するアプリケーションの動作の様子を示します。本連載の最後にはこのような動作をするAIアシスタント（※Jupyter Notebook）が完成します（※こちら第1回記事に掲載していた動画と同じものです）。 （内容）最初に雑談を交わし、その後、Azureのストレージアカウントを作成しても
Mastering Customer Segmentation with LLM
Let’s see a brief description of the columns of our dataset: age (numeric)job : type of job (categorical: “admin.” ,”unknown”,”unemployed”, ”management”, ”housemaid”, ”entrepreneur”, ”student”, “blue-collar”, ”self-employed”, ”retired”, ”technician”, ”services”)marital : marital status (categorical: “married”,”divorced”,”single”; note: “divorced” means divorced or widowed)education (categorical: “
Pythonと互換性を保ちつつ、非常に高速に動作することで話題のMojoをGoogle Colab上で動作させる方法 - Qiita
Pythonと互換性を保ちつつ、非常に高速に動作することで話題のMojoをGoogle Colab上で動作させる方法PythonDeepLearningmojoGoogleColaboratory Pythonのスーパーセットとして互換性を保ちながら、驚くべき速さで実行できると話題の「Mojo」をGoogle Colab上で動作させる方法について解説します。 Mojoについては、おおまかには、以下の通りです。 Modular社は、コンパイラ基盤として広く使われているLLVM、Swift言語、GoogleがAI処理のために設計したCloud TPUなどの開発に関わってきたChris Lattner氏が共同創業者兼CEOを務める企業です。 その同社が5月に初めてMojoを発表した際に、MojoはAI処理を高速に実行するための言語だと説明しました。 MojoはPythonとの互換性によって既存の
デザインパターン・カタログ
生成関連パターン これらのデザインパターンは、 柔軟性を増しコードの再利用を促すようなオブジェクト生成の仕組みを提供します。
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脳とAIは似ているか ― NeuroAI の挑戦
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何でも微分する