大規模言語モデルが自身でPythonツールを作成し活用するようにする新フレームワーク「LATM」登場 | AIDB
関連研究 OpenAI、大規模言語モデルの数学能力を大きく向上させることに成功 LLMを活用した機械学習ソリューション自動提案フレームワーク：MLCopilotの紹介 AudioGPT：音声認識から歌声合成まで SkinGPT：大規模言語モデルがビジョンベースで診断を下す皮膚科ツール 概要から仕組みまで 大規模言語モデルの毒に用心を データポイズニングのリスク 目次 LATMとは何か フレームワークの構成 ツール作成とツール使用の詳細 LATMのメリット コストと品質のバランス フレキシビリティと拡張性 実証実験の結果 LATMの可能性 高度な問題解決能力 活用の幅の拡大 LATMの具体的な使用例 論理的な推論タスク ツールの再利用 ツールの適応性 まとめ LATMとは何か LATM（Large Language Models as Tool Makers）は、GPT-4などの大規模言語モ
Python(とGo)で複数プロセスから一つのファイルにログを書き込んでいいのか？
概要 マルチプロセスでレスポンスの処理を行う（1リクエストにつき1プロセスがレスポンスの処理を行う）PythonのWEBフレームワーク[1]でAPIサーバーを実装している際、各プロセスから一つのファイルにログを書き出しても、行が上書きされる・順番が前後するといった不整合がおきないのか、という疑問がわきました。（ファイルは各プロセスで独立にopenするものとします。） Pythonのロギングに関する公式ドキュメントには、「複数プロセスから1ファイルへのロギングはサポートしていないから別の方法で工夫しろ」と書いてあるのですが、別の記事では「書き込むログの長さが短ければ不整合はおきない」と記述されていたり、よくわからなくなったので自分で調べてみました。 結論としては、Python標準のloggingモジュールでログの長さが2,147,479,552(=0x7ffff000)バイト以下なら「原子性
PythonでJSONPathを扱えるjsonpath-ngライブラリを使ってみる | DevelopersIO
はじめに データアナリティクス事業本部のkobayashiです。 PythonでJSON形式のデータを扱うことがあり含まれているデータを簡単に取り扱いと思いJSONPathを使えないかと探していたところ該当するライブラリがあったので試してみました。 環境 Python 3.9.10 JSONPathとは JSONPathは、JSONからデータを取り出す仕組みでクエリを使って要素を取り出す方法です。これにより複雑な構造のJSONデータからでも目的の要素を簡単に取得することができます。 JSONPath - XPath for JSON jsonpath-ngライブラリを使ってみる PythonでJSONPathを扱うライブラリはjsonpath-ng · PyPI になります。jsonpath-ngはJSONPathの定義 に従ってその仕様を忠実に再現しているためPythonでJSONPat
Pandas, OpenPyXL で pytest の手習い | DevelopersIO
pytestの使い方を学びます。テストケースには、個人的に直近で利用していたPandas, OpenPyXLを利用したいと思います。 手順は、pytest を参考にさせていただきます。 環境/前提 こちらの記事と同様の環境を利用します。 【Tips集】 Pandas,OpenPyXL を利用したエクセル読み書き なお、今回は追加で以下のパッケージが必要です。 - numpy 1.23.3 - pytest 7.1.3 テストの書き方/テスト実行（アサーションチェック） まずは、単純なテストケースを利用し、pytestの書き方を学びます。 pytest は test_ で始まるファイル・関数を単体テストのコードとみなします テストの書き方 pandas Testingのassert_series_equal関数は、デフォルトでdtypeまで確認してくれます（第3引数: check_dtype
Pythonのセキュリティに関する開発チーム向けの6つのベストプラクティス | Synopsys Blog
Pythonは初心者にも経験豊富な開発者にも適した、高速でプラットフォームに依存しない、習得しやすいプログラミング言語です。Pythonは、1991年の最初のリリース以来、コンピュータの世界で常に存在感を示し、わかりやすいコードと汎用性によって定番の言語となりました。今日では、幅広いライブラリやフレームワークを備え、素早く簡単なPythonプログラミング、いわゆるPythonic（パイソニック）な開発方法の基礎となっています。 しかし、プログラミング言語である以上、Pythonもセキュリティの脅威からは免れられません。攻撃者によるリスクを回避するには、セキュアコーディングのベストプラクティスを採用する必要があります。この投稿では、セキュアなアプリケーションを構築する場合に採用する必要があるPythonのセキュリティのベストプラクティスについて説明します。 常に最新のコードを使用して、ソフト
ゼロからはじめるPython(59) AndroidでもPythonが使いたい - Termuxを始めよう
「いつでもどこでもPythonを使っていたい」という人が世界中にたくさんおり、本連載56回目でiOS上でPythonを使う方法を紹介したところ、AndroidでもPythonを使いたいという要望があった。そこで、今回はTermuxを利用してAndroidでPythonを活用する方法を紹介しよう。 AndroidでPythonを使うには？ 前々回、iOSでPythonを使うには、Pythonistaというアプリを使う方法が最適解であることを紹介した。それでは、Androidではどうかというと、筆者がいろいろ試したところ『Termux』を使う方法が最も心地よかったのでこれを紹介する。 とは言え、TermuxはPythonのためのアプリではない。Termuxとは、Android上でLinuxのターミナルを実行するためのアプリだ。つまり、これを使えば、パソコンのターミナルと同じ雰囲気でPython
PythonコードをWin/Mac/Linuxバイナリに変換する「PyOxidizer」
Fossbytesは6月27日(米国時間)、「PyOxidizer Can Turn Python Code Into Apps For Windows, MacOS, Linux」において、Pythonスクリプトをバイナリファイルに変換するツール「PyOxidizer」を紹介した。このツールを使うと、Pythonスクリプトをそれ単体で実行できるバイナリファイルに変換してくれる。サポートされているプラットフォームはWindows、macOS、Linuxの3つ。 Getting Started — PyOxidizer 0.1 documentation Pythonは現在人気の高いプログラミング言語の1つ。集計方法にもよるが、Pythonはどのランキングにおいても長期にわたって成長傾向を続けており、利用されるシーンが広がっている。しかし、記事ではこうした利用がプログラマーに限定されたものと
PythonだけでIoTのPoCを組める、「Degu」はWeb系エンジニア向けのIoTセンサー
PythonだけでIoTのPoCを組める、「Degu」はWeb系エンジニア向けのIoTセンサー：組み込み開発ニュース（1/2 ページ） アットマークテクノ、Seeed、コアスタッフの3社は、Python系言語を扱うWeb系エンジニアに向けてIoTセンサー技術をオープンソースで提供するプロジェクト「Degu（デグー）」を共同で発足すると発表した。 アットマークテクノ、Seeed、コアスタッフの3社は2019年3月15日、東京都内で会見を開き、Python系言語を扱うWeb系エンジニアに向けてIoT（モノのインターネット）センサー技術をオープンソースで提供するプロジェクト「Degu（デグー）」を共同で発足すると発表した。Deguプロジェクトに基づく製品は、プロセッサなどを組み込んだ通信モジュールとなる「Deguベースユニット」と、Seeedが提供する基本センサーパックとなる「Groveスタータ
これでprintデバッグから卒業！VS CodeでPythonデバッグ入門 - karaage. [からあげ]
追記：VS Codeの入門書をZennでリリースしました ブログで扱ったVS Code関連の記事をまとめて、無料の電子書籍としてZennというプラットフォームでリリースしました。よければ、こちらも参考にしてみてください。 printデバッグから卒業したい！ プログラムを書いて問題があったとき必要なのがデバッグですね。私はいつも問題が起こったとき、問題ありそうなところで print(ほにゃらら)として、気になるものを一つずつ中身を確認していました。 デバッガという言葉は知っていて、何度か試したことはあるのですが、いちいちコマンドを打つのが大変で、次にデバッグが必要なときは既にデバッガの使い方を忘れてしまい、結局また1からprintデバッグをするという体たらくでした。 しかし、いい加減もうちょっとレベルアップしないといけないと思い立ったのと、VS Codeというエディタを使いこなすと結構楽にデ
![これでprintデバッグから卒業！VS CodeでPythonデバッグ入門 - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/1ed6b58ebb7d8c25407240ff3efdf7fb3778bf87/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.image.st-hatena.com%2Fimage%2Fscale%2Ffc84405d6253f70fd49563cf202fabb346a23a7a%2Fbackend%3Dimagemagick%3Bheight%3D1300%3Bversion%3D1%3Bwidth%3D1300%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn-ak.f.st-hatena.com%252Fimages%252Ffotolife%252Fk%252Fkaraage%252F20190210%252F20190210135909.png)
Python“らしさ”を支える技術。pandasコアコミッターが大事にするマージの方針 - エンジニアHub｜Webエンジニアのキャリアを考える！
Python“らしさ”を支える技術。pandasコアコミッターが大事にするマージの方針 数多いPythonライブラリの中でも、データ解析の用途で大きな存在感を示すのが「pandas」です。そしてこのpandasのコミッターを務めるのが、sinhrksこと堀越真映さん。コミッターが感じるOSSのありよう、そしてPythonらしさを教えてもらいました。 データサイエンスや機械学習の流行に伴い、業務でPythonが使用されるケースが増えてきました。Pythonが選ばれる理由はさまざまですが、「データサイエンスや機械学習に適したライブラリが数多くある」という特性は、この言語が重宝される理由のひとつでしょう。 たとえば、データ分析のための高速で使いやすいデータ構造を提供するpandas。NumPyやpandasのAPIを利用して並列計算・分散処理を行えるDask。こうした海外で開発が主導されたライブ
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Pythonのバグを修正するGPT-4プログラムのプロトタイプ