LlamaIndexを完全に理解するチュートリアル その１：処理の概念や流れを理解する基礎編（v0.6.8対応） | DevelopersIO
なおRetrieverModeは、後述するas_query_engineでQueryEngineを作成する際に与えることができます。 Contextについて IndexとRetrieverは密接に関連しているものですが、それとは別に依存する処理クラスをContextとして与えます。 このContextは具体的には、Storage ContextとService Contextの２種類です。 冒頭のサンプルでは、デフォルトで動作しているためContextが見えないのですが、明示的に書くと以下のようになります。 from llama_index import StorageContext from llama_index.storage.docstore import SimpleDocumentStore from llama_index.storage.index_store import
CVATでバウンディングボックスをアノテーションしてみる | DevelopersIO
データアナリティクス事業本部の鈴木です。 教師あり学習で画像の物体認識を行う際には、一般的には以下の情報が必要になります。 画像 アノテーションデータ（どこになんの物体が写っているかなど） 公開されているデータセットでは、アノテーションデータがすでに準備されていることも多いですが、新しい問題に取り組む際には、基本的には自分でアノテーションを付ける必要があります。 今回は画像にアノテーションデータとしてバウンディングボックスを付けるために、Computer Vision Annotation Tool (以降、CVAT)を調べたのでご紹介します。 CVATとは インテルで開発されている、コンピュータビジョンアルゴリズム用のラベリングツールです。 MITライセンスで配布されており、ソースコードはGitHubで公開されています。 ウェブベースのツールで、Dockerでサーバーを起動し、Googl
Pythonで簡単CLIツール作成。Python Fireを試してみた | DevelopersIO
手元で実行するちょっとしたCLIツールを作成したくなること、ありますよね。今回はPythonでCLIツール作成をする際に便利そうなライブラリ、Python Fireを試してみました。 こんにちは。サービスグループの武田です。 手元で実行するちょっとしたCLIツールを作成したくなること、ありますよね。いくつか選択肢はありますが、シェルスクリプトで作る人。Node.jsで作る人。Goで作る人。そしてPythonで作る人。今回はPythonでCLIツール作成をする際に便利そうなライブラリ、Python Fireを試してみました。 Python Fireとは Python FireはPythonで定義した関数やメソッドをCLIで簡単に呼び出せるようにするライブラリです。とても多機能なので今回はすべてを紹介することはできませんが、興味を持たれた方はぜひドキュメントなども見てみてください。 googl
AKIBA.AWS ONLINE #03 -「Former2でコード生成してGUIポチポチ卒業の第一歩を」というタイトルで登壇しました | DevelopersIO
こんにちは！コンサル部のinomaso(@inomasosan)です。 2021年5月18日(火)に、AKIBA.AWS ONLINE #03で「Former2でコード生成してGUIポチポチ卒業の第一歩を」というタイトルで登壇しました。 発表資料や感想を簡単にまとめていきます。 発表資料 資料の３行まとめ Former2で既存環境を簡単にコード化可能 Former2はローカルでも起動可能 コードの再利用には考慮が必要 感想 社外向けのイベント登壇自体が初めてだったので、良い経験ができました。 動画を後から見返してみると、今まで気づかなかった喋り方の癖に気がつけたので良かったです。 また、今回のLTでFormer2に興味を持って頂けた方もいたので、とても嬉しかったです。 Former2楽しそう #AKIBAAWS — とっしぃ (@tossy_yukky) May 18, 2021 Form
EC2 G4インスタンスのAmazon Linux 2にNVIDIA CUDAをインストールしてみた | DevelopersIO
EC2 G4 インスタンスは NVIDIA Turing アーキテクチャの NVIDIA T4 Tensor コア GPU を搭載するGPU系インスタンスです。 費用対効果に優れ、機械学習推論やグラフィックスを多用するアプリケーションに向いています。 今回は、このG4にNVIDIA TeslaドライバーとCUDA環境を構築する方法を紹介します。 インストール方針 CUDA をインストールするには、主に以下の3通りがあります。 インストール済みAMIを利用 RPMパッケージからインストール インストーラー(runfile)からインストール 上のものほど、環境を簡単に用意でき、運用負荷も低いため、おすすめです。 後ろ2つのどちらが選ぶべきかについて、NVIDIA の公式ドキュメント *1から引用します。 2.5. Choose an Installation Method The CUDA T
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