プライベート・ビジネスを問わず活用が進む生成AI。そんな生成AIの進化を支えるのが、OSSだ。AIシステムを支えるコアソフトウェアのLangChainやvLLMは、代表例の1つ。しかも最近は生成AI自体がOSSとして提供されており、ローカルでLLMを実行できるところまできている。本セッションでは、レッドハットでスペシャリストソリューションアーキテクトを務める石川純平氏がOSS視点で生成AIの今とこれからを語った。 オープン／クローズドで読み解くLLMの現在 生成AI活用が広がる中で、LLM（大規模言語モデル）事情も変化していると語るのは、レッドハットのスペシャリストソリューションアーキテクト、石川純平氏だ。 レッドハット株式会社 テクニカルセールス本部 スペシャリストソリューションアーキテクト 石川 純平氏 LLMは大きく、クローズドLLMとオープンLLMに分けることができる。クローズドL

本書はデータ可視化の実践と普及に10年以上携わってきた矢崎裕一氏が、情報デザインやコンピュータサイエンス、データサイエンス、統計学、記号学、インタラクションデザイン、ストーリーテリングなどの各分野に分散しているデータ可視化の知見を統合し、本質的なノウハウだけを抽出した解説書です。 プログラミング言語やツールに依存しない、いつどんな状況でも使えるデータ可視化の考え方やワークフローを学べます。 データ可視化はユーザーのインサイトを知るために不可欠の手法です。ぜひこの1冊で、基本を全部習得してしまいましょう。 目次 〈基礎編〉 第1章　なぜデータを可視化するのか 第2章　データ可視化とは何か 第3章　どんな分野で用いられているか 第4章　チャートの文法とは何か 第5章　可視化表現の三層モデルとは何か 第6章　色はどのように選ぶか 第7章　コミュニケーションとしての可視化 〈実務編〉 第8章　ワー

米GitHubは、開発者向けにさまざまな大規模言語モデル（LLM：Large Language Model）を提供する新サービス「GitHub Models」を限定パブリックベータとして1日（現地時間）に公開した。現在のところ、GitHub Modelsのページを開くと、利用できるLLMが並んでいるが、実際に使おうとすると待機リストへの登録を求められる。一般公開は数カ月後を予定しているという。 GitHub Modelsでは、世界の有力AI企業が開発した数十種類のLLMを開発者が無料で試せる。管理画面を開けて、好きなLLMを選び、パラメーターや温度（Tempperature）などを調節しながら、プロンプトを投げかけることで、どのような答えが返ってくるのかを試すことができる。 返答に満足したら、そのLLMをクラウドで動かしたまま、GitHub Codespacesに接続し、LLMを利用したア

PyTorch 2.4におけるベータ版としては、torch.compile()におけるPython 3.12を使用したモデル最適化への対応や、CPUでAOTInductorを使用する際にフリーズフラグをオンにできるようになり、AOTInductorでInductor CPPバックエンドと同じオペレーションシナリオセットをカバーして、同等のパフォーマンスの実現を可能にする機能が追加されている。 あわせて、Pythonの組み込み演算子のように動作するカスタム演算子を使用して、PyTorchを拡張することが容易になる高レベルPythonカスタム演算子APIの追加や、初期化時間を大幅に短縮してスケーラビリティを向上する、TCPStore用の新たなデフォルトサーババックエンドとなるlibuvの導入が行われた。 プロトタイプ機能としては、dim-0パラメータごとのシャーディングを使用してFSDP1のフ

CodeZine編集部では、現場で活躍するデベロッパーをスターにするためのカンファレンス「Developers Summit」や、エンジニアの生きざまをブーストするためのイベント「Developers Boost」など、さまざまなカンファレンスを企画・運営しています。

Pythonの爆速化を可能にするにはどうすればいいのか。ツールやライブラリに頼る前に、まずはピュアPythonに組み込まれている機能を使い、コードの最適化を図るべきです。なぜなら、処理速度の課題を解決できる可能性が高いからです。今回はPythonのパフォーマンスを劇的に向上させるためのテクニックを解説した『爆速Python』（翔泳社）から、Pythonの組み込み機能のパフォーマンスを引き出す方法を紹介します。 本記事は『爆速Python』の「Chapter 2　組み込み機能のパフォーマンスを最大限に引き出す」から一部を抜粋したものです。掲載にあたって編集しています。 ※本書はTiago Rodrigues Antãoによる『Fast Python: High performance techniques for large datasets』（Manning Publications）の邦

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Knitfabは、MLOpsにおけるデータやモデルのバージョン管理が非常に重要かつ困難な作業になるという課題を解決すべく、機械学習やAIの研究者・エンジニアがより生産的に仕事ができるようにしたい、との思いから企画された独自のデータ／モデルバージョン管理自動化ソフトウェア。 Knitfab上で機械学習の処理を実行すると、自動的にそこで使うデータセットやモデルがもれなく保存され、履歴管理が行われる。Knitfab上のワークロードは、Docker化可能な実行ファイルならどんな言語やフレームワークを組み合わせたものでも対応し、任意の技術で作った機械学習やデータ解析ソフトウェアもすべて使用できる。 Knitfabの導入にあたって、既存の機械学習スクリプトやデータ処理プログラムに対して、特定のフレームワークを要求することはなく、登録されたデータ処理をすべて自動監視して、履歴を自動的に記録する。 Kni

CodeZineを運営する翔泳社が、6月10日（月）まで書籍『Python1年生 第2版 体験してわかる！会話でまなべる！プログラミングのしくみ』を無料で公開しています。また、同シリーズの新刊『Python2年生 データ分析のしくみ 第2版 体験してわかる！会話でまなべる！』が6月17日（月）に発売予定です。 『Python1年生 第2版 体験してわかる！会話でまなべる！プログラミングのしくみ』は、ヤギ先生とフタバちゃんの対話形式で学べるPythonの入門書です。わかりやすく丁寧に解説されているので、Pythonやプログラミングの知識が全然ないと不安な方でも基礎から身につけることができます。 まさにPythonを始めるなら本書から。6月10日（月）まで全文を無料公開していますので、Pythonを学びたいエンジニアの方もぜひお試しください。 特設ページで本を読む ※無料で読むにはSHOEIS

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はじめに 近年、OpenAIの「ChatGPT」やMicrosoftの「Microsoft Copilot」、Googleの「Gemini」といった、さまざまなAIツールが利用できるようになっています。これらのAIツールは、人間の自然言語を理解し、質問への回答、画像や文章の生成、タスクの実行など、さまざまな機能で人間の作業を支援します。 図1 AIツールの利用例（Windows 11のMicrosoft Copilot） そんな中でも今回紹介する「GitHub Copilot」は、プログラムのコーディング支援を想定したAIツールです。 図2 GitHub CopilotのWebページ GitHub CopilotはChatGPTやMicrosoft Copilot同様、OpenAIの大規模言語モデル（LLM）をベースに構築されていますが、プログラムのコーディングに特化した調整が行われており

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今回掲載されたモデルは、日本語および英語データで事前学習を行なった70億パラメータのベースモデル「CyberAgentLM2-7B」にチャット形式でのチューニングを行った「CyberAgentLM2-7B-Chat」。本モデルは入出力の長さとして3万2000トークンに対応し、一度に約5万文字の日本語文章を処理できる。なお、同モデルは商用利用可能なApache License 2.0で提供されている。 今回、「CyberAgentLM」が「Amazon SageMaker JumpStart」で扱えるようになったことにより、日本語LLMを利用したい企業は簡単に「CyberAgentLM」を自社環境にデプロイできる。本モデルは、Amazon SageMaker JumpStartのメニューから選択可能。 同社は、日本語LLMの開発に積極的に取り組んでおり、2023年5月に「CyberAgent

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進化を続ける生成AIの最前線、ChatGPT。既に多くの業界で注目される中、まだこの革命的な技術を手にしていないあなたへ。本連載では、具体的なコードを交えながら、ChatGPT APIの可能性とその活用法を徹底解説します。今回は、チャットBot以外の様々な利用目的で組み込むノウハウについて紹介します。 はじめに 前々回、前回の記事ではChatGPTの最もオーソドックスな使い方として、ユーザーとの会話を主軸とするチャットBotの開発に焦点を当てて解説してきました。しかしながら、ChatGPTの活用方法について未だイメージを掴めていない方々の中には、ChatGPTの活用方法で迷っているというよりも、チャットというインターフェースを取り入れるイメージが沸かないという方も少なくないのではないでしょうか。もしもこのケースに当てはまる場合は、「ChatGPTは会話をするもの」という先入観を捨て、システ

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

はじめに 連載の第4回となる今回は、f-string構文の機能強化、新しく導入されたExceptionGroupとTaskGroup、それと改良されたエラーメッセージを中心に紹介します。 対象読者 Pythonの最新の機能を把握したい方 Pythonの経験者で、Pythonに改めて入門したい方 プログラミング言語の最新パラダイムに関心のある方 必要な環境 本記事のサンプルコードは、以下の環境で動作を確認しています。 macOS Sonoma Python（3.10.13、3.11.6、3.12.1） Visual Studio Code 1.84.2（Python v2023.23.13481009） サンプルの実行 掲載サンプルは、それぞれの.pyファイルに記述されています。動作確認は、Python 3.12、3.11、3.10をHomebrewでインストールしたmacOS上で、拡張機能