Mojo combines the usability of Python with the performance of C, unlocking unparalleled programmability of AI hardware and extensibility of AI models.
検証のためFargateへデプロイが簡単と噂のCopilotを急遽使ってみました。 DockerfileがあればFargateへのデプロイ準備整ったようなもの ローカルで作ってたものを簡単にFargateに載せられます copilot-cliのインストールは必要 デフォルト設定で構築できるテスト環境 本記事では Load Balanced Web Service のサービス設定でデプロイします。Copilotにより構築される環境は以下のイメージです。 Services - AWS Copilot CLIより つかってみた 備忘録をかねて手元のDockerfileがFargateにコンテナとしてデプロイされロードバランサ経由でアクセスできるまでを残します。 まず、いきさつを説明するとDockerfileを作成しローカルで動作確認をおえました。ここからが問題です。スパッとFargateに載せて
今回の課題 今後、業務でAWSとSnowflakeでデータ基盤を構築・運用していくことになるので、 勉強のために、自分で1からデータ基盤・データパイプラインの作成に挑戦してみた。 後から見返しやすいように、どのように作成したのかまとめてみる。 どのようにデータ基盤を作ったのか 以下のアーキテクチャ図のように作ってみた。 データ基盤作成手順 どのようにデータ基盤を作成したのか、手順に沿ってまとめてみた。 手順毎の詳細は、以前に別の記事で書いているので、そちらの記事も手順毎に記載した。 1)EC2上でRDSを動かす&RDSにデータを入れる 下記の記事を参考にしながら、以下を実装。 VPCを構築し、その中にEC2とRDSを立てる。 今回は、ターミナルからAWSにSSH接続して、create tableやinsertなどを実行してRDSにデータを入れるようにした。 ※注意:Snowflakeのリー
ChatGPT APIクライアント書き比べ!ShellScript vs JavaScript vs PythonPythonShellScriptJavaScriptChatGPT記事投稿キャンペーン_ChatGPT はじめに この記事ではChatGPT APIを操作するCLIツールをShellScript, JavaScript, Pythonの3つの言語で書き比べてみました。 共通仕様として、Web版のChatGPTをマネして下記のような実装をします。 入力を受け付けてから回答が表示されるまでローディングスピナーを表示する。 回答を1文字ずつ0.02秒おきに表示する。 オプションとして、model, temperature, max_tokens,system_promptを受け付けます。 最後のオプションの変更の項目はWeb版にはありませんが、OpenAI Playgroundの方
みなさんこんにちは、電通国際情報サービス(ISID)Xイノベーション本部ソフトウェアデザインセンターの佐藤太一です。 この記事では、VS CodeのDev Containerを使ってOSに依存しないPythonの開発環境を構築する方法をステップバイステップで丁寧に説明します。 VS Codeの利用経験があり、またPythonによるアプリケーション開発に興味のある方を想定読者として記述しています。Pythonの初心者から中級者向けを意識して書いていますので、意図して冗長な説明をしています。 すでにPythonによるアプリケーション開発に十分に詳しい方は、まずはまとめだけ読んでみてください。私自身それほどPythonのエコシステムに詳しいわけではありませんので、知識の抜け漏れは恐らくあるでしょう。そういった事に気が付いたら、XなどのSNSでこの記事のURLを付けてコメントをしていただけると幸い
はじめに 皆さんは、AutoGPT を知っていますか? AIチャットボット(ChatGPTやMicrosoft Bing AIチャットボット)に質問するとき、どんな言葉で聞くかで答えが変わってしまうために、最適な回答を得るための質問の仕方に悩むことが多くあります。 AutoGPT は 上述の悩みを解消する最新の自律型AIツールで、プロンプトを作成せずとも自動的に行うべきことを提案してくれます。 ということで、今回は、この AutoGPT についてもう少し深堀して紹介しようと思います。 この記事を読むと次の疑問について知ることができます。 なお、OS、機種などで説明の仕方が変わってくることがありますので、私の使用しているパソコン環境について載せておきます。 パソコンOS : Windows11 Pro Windowsバージョン : 22H2 Pythonプログラムのバージョン : 3.11.
アナログ中古盤の入手が難しくなる一方だっただけに、聴き手にとってうれしい以外の何物でもないリイシューということになるだろう。ソロ・アルバム第一作に当たる1976年の『CIRCUS TOWN』から、名実ともにアーティストとしての最初のピークを刻んだ82年の『FOR YOU』まで。78年発表のライヴ2枚組『IT’S A POPPIN’ TIME』を含むオリジナル・アルバム7作に、本人監修による公認ベスト『GREATEST HITS! OF TATSURO YAMASHITA』を加えた山下達郎の初期8作が、レコードとカセットのダブル・フォーマットで復刻発売されつつある。いわゆる“シティ・ポップ”ブームに後押しされてのリイシュー。そんな卑近な解釈も成り立たないではないが、その一方で驚かされるのは各々のアルバムのクオリティの高さと密度。6年という短いスパンの中で積み重ねた音楽的な試行錯誤、そのダイナ
はじめに ChatGPTブームで世の中にプロンプトの講座や勉強サイトがあふれていますが、何で学べばいいのか迷ってしまいますよね。そんな皆さんにオススメしたいのがこちらの入門講座です! いずれも現時点(2023年6月25日)ではDeepLearning.AIが無料で公開中の講座です。 ChatGPT Prompt Engineering for Developers (開発者向けChatGPTプロンプト エンジニアリング) ChatGPTのプロンプト講座です。Pythonを使うためにエンジニア向けとなっていますが、実行しないで動画だけ見ることもできます。また、講座で使うコードはすでに用意されていてブラウザ内で実行できるので、開発環境の準備も不要で非常にお手軽です。 Building Systems with the ChatGPT API (ChatGPT APIを使ったシステム構築) 実際
# テキストを1行ずつ読み込む with open('input.txt', 'r') as f: lines = f.readlines() # バッファにためる行数を設定する n = 4 # バッファの初期化 buffer = [] # テキストを4行ごとに区切ってパイプ記号で区切られた1行のテキストに変換する for i, line in enumerate(lines): # バッファにテキストをためる buffer.append(line.strip()) # バッファにためたテキストがn行になった場合には、パイプ記号で区切って1行のテキストに変換して出力する if len(buffer) == n: print('|'.join(buffer)) # バッファを空にする buffer = [] # テキストの行数が4で割り切れない場合には、最後にためたバッファをパイプ記号で区切
こんちには。 データアナリティクス事業本部 インテグレーション部 機械学習チームの中村です。 今回は話題のChatGPTにコンテキストを与える際に必要となるファイルパース処理について見ていきたいと思います。 本記事ではPDFに焦点を絞ってみていきます。既存のライブラリ内の実装も確認していきます。 先行事例の実装 先行事例の実装として、よく話題となる以下のライブラリを見ていきます。 (LlamaIndexとLlamaHubはほぼ同じですが、parserとしては片方にしかないものもあるため) LlamaIndex https://github.com/jerryjliu/llama_index https://gpt-index.readthedocs.io/en/latest/index.html LlamaHub https://github.com/emptycrown/llama-hu
※この文章は「日報を書くの良いですよ!」という事を進める文章ではないです。 あくまでも自分がScrapboxで外部向けの日記を書いたり、社内のドキュメントツールで日報を書いていく内に思いついた考えを一旦まとめたくて書いています。 元々は社内向けで書いていたのですが外部向けに公開して問題ないように文体を調整して公開します。 なぜ日報を書くのか? 本音を言うと「退勤」と思った瞬間には「俺はもう退勤する! 今日は頑張った! 寝る! 飯食う!ゲームする!」というのが本来やりたい事ですが、入社してからオンボーディング期間が終わるまではなるべく退勤前の10分ぐらいを使っていつも「日報」を書くようにしていました。 これは普段、Scrapboxで書いてる日記とは別で社内向けのドキュメントツールで管理していました。 内容は箇条書き程度で、「今日やった事、明日やる事、共有したい事」などシンプルで、5分あれば十
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