FlaskとChatGPTを使って薬剤情報サービスを作成しよう！ - Qiita
こんにちは、今日はPythonのWebフレームワークであるFlaskとOpenAIを使って、薬剤情報サービスを作成する方法をご紹介します。 実際に、作成したサービスのページはこちら(現在調整中) このサービスは、ユーザーが薬剤名を入力すると、その薬剤の効果、副作用、服用方法などについての情報を提供します。初学者でも理解できるように、手順を詳しく説明します。 ※上記サービスは、勉強用、デモ用として使用してください。 1. プロジェクトの概要 今回作成する薬剤情報サービスは、ユーザーが薬剤名を入力し、その情報を送信すると、その薬剤の効果、副作用、服用方法等についてOpenAIが返答するというものです。 フロントエンドはHTMLとCSSで、バックエンドはPythonとFlaskを使用します。また、質問応答機能にはOpenAIのChatGPTを使用します。 2. 必要なツールとライブラリ このプロ
Rust vs Python:例外処理 - Qiita
def raise_exception(): raise Exception("例外が発生しました") def main(): try: raise_exception() except Exception as e: print("Exception: {}".format(e)) if __name__ == "__main__": main() fn raise_exception() -> Result<(), String> { Err("例外が発生しました".to_string()) } fn main() { match raise_exception() { Ok(_) => println!("OK"), Err(e) => println!("Error: {}", e), } }
ガチコンパイラ初心者が Rust の OSS に Python で初コントリビュートした話 - Qiita
ガチコンパイラ初心者が Rust の OSS に Python で初コントリビュートした話 RustにマージされたPR Rust の コントリビューターリストに無事名前が載りました🦀 経緯と自分に関して Rust 言語で書かれた OSS への初コントリビュートを Python で行うというわけわからんことをやってみた記事です。 最初に断っておきますが、自分はコンパイラ等は全くの初心者です。 普段は Web アプリケーションの開発をしています。 記事も、全くのコンパイラ初心者がなんにもわからない(今もわかってない)Rust の OSS になんとかコントリビュートしたという話です。 記事の内容で間違っているところがあるかもしれませんが、ご容赦ください。 経緯 個人的にコンパイラに興味を持ちつつあり、コンパイラの実装をいろいろ探し回っていました。 最近良く触っている、Rust のコンパイラの実
SageMakerでカスタムpytorchモデル実装 - Qiita
SageMakerでカスタムpytorchモデル実装 記事の目的 SageMakerの分散トレーニング、デプロイオーケストレーションシステムを活用するための 自作pytorchプログラムの改修方法理解 対象者 基礎的な機械学習知識を所有しており、 SageMakerの分散トレーニング、デプロイオーケストレーションシステムを活用したい人 この記事を読み終わるまでの時間 10m 基本的な処理の流れ 事前セットアップ import sagemaker sagemaker_session = sagemaker.Session() bucket = sagemaker_session.default_bucket() prefix = 'sagemaker/DEMO-pytorch-mnist' role = sagemaker.get_execution_role()
Pythonについて思うこと | 雑記帳
みなさん、Pythonは好きですか？ この記事では、私がPythonという言語とそのエコシステムについて思うところを書いていきます。全体を通したストーリーみたいなのはなくて、トピックごとに書いています。 私のPython経験は3年弱です。Pythonについてまだまだ新米だという自覚はありますが、そこは有り余る才能でカバーしてこの記事を書いています。 静的型 Pythonには静的型がありません。型ヒントはありますが、インタープリターにとっては飾りにすぎません。 mypyとかの型チェッカーはありますが、「それさえあれば万事ハッピー」なものではなく、既存のコードを適宜書き換えないと型チェッカーでまともな結果を得るのは難しそうです。型検査を念頭に書かれていない（型ヒント付きの）コードをそのままmypyにかけても大量のエラー・警告が出てくるでしょう（ちなみに、型ヒントなしの関数はmypyのデフォルト
Mojo🔥：PythonとC言語のパフォーマンスを併せ持つ新しいAIプログラミング言語 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 今話題のMojo🔥（PythonとC言語のパフォーマンスを併せ持つ新しいAIプログラミング言語）について紹介します。 本記事の前半パートではMojo🔥について解説し、後半パートではMojo Playgroundで遊んでみます。 【前半パート】Mojo🔥について Mojo🔥とは Mojo🔥は、Pythonの使いやすさとC言語のパフォーマンスを併せ持つ新しいプログラミング言語です。Modularというソフトウェア開発スタートアップが開発しています。CEOのChris Lattner氏は、Apple時代にプログラミング言語
AWS LambdaでPythonコード並列処理 - Qiita
はじめに ある日のことAWS Lambdaで並列処理して処理速度向上を図りたいとなりまして。。。 その際に四苦八苦して得た知見を備忘録としてアウトプットしておきたいと思います。 前提 まずAWS Lambdaでは 設定メモリに応じてvCPU数が増減する pythonのmultiprocessingのPoolが使えない らしいです。 個人的にmultiprocessingのPoolを使い慣れていたので困ったもんだなぁと。 方法 Lambdaでの並列処理のやり方を色々調べたのですが、並列化したい処理に戻り値がない場合の解説ばかりでした。 そしてたどり着いたのが以下リポジトリ。 pip installもできるようですが、main.pyをコピペするだけで十分です。 使い方はmaltiprocessingのPoolのような感じで以下のように実装すれば並列処理をすることができます。
[アップデート] AWS Lambda でPython3.10ランタイムがサポートされました | DevelopersIO
大阪オフィスの小倉です。 LambdaランタイムでPython3.10がサポートされました。 Python3.10自体は2021年の10月にリリースされています。 Python3.10での新機能は、上記AWSブログでも紹介されていますが、公式ドキュメントはもちろんのこと、Python.jpのサイトも参考になります。 動作確認 以下の簡単なコードで動作するか確認します。 Python3.10で導入されたパターンマッチング(match-case)を使ってみました。 import sys def lambda_handler(event, context): match sys.version_info: case [major, minor, micro, releaselevel, serial]: # 5つの要素を持つリストやタプルにマッチ print(f'major={major} mi
![[アップデート] AWS Lambda でPython3.10ランタイムがサポートされました | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/4ea229c5864909168e5ad0a78416f2ea552c21f1/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2022%2F08%2Faws-lambda.png)
【♪】TechTune #0005「Running Python on AWS Lambda with API GATEWAY」 - Qiita
【♪】TechTune #0005「Running Python on AWS Lambda with API GATEWAY」PythonAWSlambdaAPIGateway 本日の内容は AWS Lambda 上で Python を動作させることを目指したお話です。 時代の傍観者、宴会部長、マカ―の生き残り、生きた化石のいしたんがお届けする、人生の吹き溜まりのラジオ番組「テックチューン」の時間です。 テックチューンは最近話題のテクノロジーや私の身の回りで起こったこと、興味があることなどを剥き出しの感情でお話する番組です。 特に目標もなく無気力に続けていきたいと思いますので、お付き合いいただけますと幸いです。 PoCを行った資料 AWS Lambda に Python のコードを追加して API Gateway 経由で呼び出してみる https://qiita.com/ishitan/
GPT-4でPythonコードをエラーがなくなるまで自動修正・実行繰り返すAIツール「ウルヴァリン」 | テクノエッジ TechnoEdge
ガジェット全般、サイエンス、宇宙、音楽、モータースポーツetc... 電気・ネットワーク技術者。実績媒体Engadget日本版, Autoblog日本版, Forbes JAPAN他 コンピューターはプログラムコードで動作しますが、このコードは人間が記述している以上、どうしてもエラーを含んでしまうことが避けられません。 しかし、最近は大規模言語モデルを使ったGPTなどジェネレーティブAIの急速な進歩により、目的とする処理を文章として渡すだけで、AIがある程度プログラムコードを出力できるようになってきました。 そして、BioBootloaderと名乗る開発者による新しい試みでは、プログラム開発の際にどうしても必要となるデバッグ作業を、GPT-4をベースとするAIで行うことを可能にしました。このツールは、プログラムを自動修正することから、似た能力を持つアメコミヒーローにちなんで「Wolveri
Rustの基本をPythonと比較しつつ学んでみる #2 - Qiita
普段Pythonなどをメインにお仕事をしていますが、Rustのごく基本的な文法や挙動などをPythonと比較しつつ学んでいってみます（前も入門書消化したタイミングで少し記事にしたりしていますが復習も兼ねて書いておきます）。 ※Rust初心者なため誤解している点などがあるかもしれません。その辺はご容赦ください。 ※長くなりそうなので記事を分割しています。本記事は2記事目となります（過去の記事で触れた点はスキップします）。 1記事目: ※今回はライフタイムなどのRust特有のトピックが多めでPython関係はあまり出てこず若干タイトル詐欺的な側面があるかもしれません・・・w Rustでのエラーハンドリング 詳細までは触れませんがRustのエラーハンドリングについて軽く触れておきます。 Pythonだとエラーになりうる箇所に関してはtry-exceptを使ったりしますが、Rustでは関数の返却値
Pythonの開発環境の構築方法！最適な統合開発環境（IDE）を解説｜Udemy メディア
Pythonを使用して機械学習やAI、Webアプリケーション開発をするときは、まず開発環境を構築する必要があります。実際に、開発環境の構築方法がわからない方もいるのではないでしょうか。今回は、Pythonの開発環境の構築手順やおすすめの統合開発環境をご紹介します。 公開日：2023年3月28日 Pythonのインストール方法は主に2つ Pythonの開発環境の構築は、Pythonコードの記述・実行をするために、専用のプログラムをPCやサーバーにインストールする必要があります。通常、Pythonはサーバーに標準で搭載されておらず、自身で準備をする必要があります。 Pythonは、公式サイトからインストーラのダウンロードが可能です。一般的なアプリケーションのように、インストーラの手順に従って進めることで開発環境を構築できます。 また、PythonはAnacondaというディストリビューションを
PythonでC／C++に匹敵する実行速度を実現 米MITなどコンパイラ「Codon」開発
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。Twitter: ＠shiropen2 Pythonは人気な言語だが、実行速度が遅いため、速さを求められる環境になると違う言語が採用される。この研究では、Pythonのような高水準言語のシンプル性とCやC++のような低水準言語の高速性を兼ね備えることができるPythonベースのコンパイラ「Codon」を提案する。 Codonは、Pythonのコードをネイティブなマシンコードにコンパイルするコンパイラであり、シングルスレッドにおいて通常のPythonよりも10倍から100倍速く実行され、CやC++に匹敵する速度を実現できるという。またCodonではマルチスレッドも可能なため、より大きな性能向上
ChatGPT APIをTeamsボットから使いました(AWS Lambda(Python) + API Gateway) - ヤマムギ
ChatGPT APIをTeamsボットから使いました(AWS Lambda(Python) + API Gateway) ChatGPT APIが有償で利用可能になったので、会社のTeamsボットに実装してみました。 TeamsからAPI GatewayとLambdaを使ってボットを構築した記録は、Microsoft TeamsのOutgoing Webhooksを使ってAWS Lambda(Python), Amazon API Gatewayとbotに書いています。 今回はこのLambdaからOpenAIのChatGPT APIを使ってみました。 OpenAIでAPIキーの作成 OpenAI API keysでAPIを使用するためのシークレットキーを作成しました。 OpenAIのアカウントが必要なのでない場合は作成します。 このままAPIを呼び出してみると、「You exceeded
【AWS】AWS Lambdaで外部モジュール（ライブラリ）を含むPythonをzipデブロイする方法 - Qiita
背景 AWS LambdaでPythonを実行する際、pandasなどの外部ライブラリはLambdaに事前にinstallされていないため、いずれかの方法でLambdaに外部ライブラリ等をinstallさせる必要があります。 私が知る限りでは、AWS LambdaでPythonを実行する際に、外部ライブラリを使用できるようにする方法は以下の3つです。 Lambda レイヤーを使用する方法。 zip デブロイを用いる方法。 コンテナイメージデブロイを用いる方法。 それぞれの方法にメリット・デメリットがありますが、今回は、最もよく使用されているであろう「 2. zip デブロイを用いる方法。」についてご紹介します。 目標 外部ライブラリを含むPython codeをzipデブロイ方式によって、AWS Lambdaで関数を実行できるようになる。 AWS Lambdaとは 本題に入る前に、AWS
初めてフロントエンドとバックエンドの連携（Flask+React）をやってみた時の疑問と対処法 - Qiita
jQuery全盛期にフロントエンドエンジニアをやっていたんですが、JavaScriptにめっきり触れなくなって最近はPythonで小物を作っているという私がやってみた時の疑問です。 ディレクトリ構成はどうすれば良いの? とりあえず分けておくのが良さそうなので、プロジェクトフォルダの下にfrontendとbackendを作りました。 my_project frontend backend プロジェクトフォルダの下にfrontendという名前でreactのアプリを作成します。 バックエンド側はbackendフォルダの下に… gitのリポジトリは分けたほうが良いの? Render.comを使いたくて、リポジトリは2つ必要？と思いましたが、一つのリポジトリで問題ありませんでした。 フロントエンド name:my_project TYPE:Static Site Root Directory:fro
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Stable Diffusionでの画像生成をPythonとWeb APIで実装してみた記録 - Qiita
プログラミング言語の人気ランキングで「C++」が急伸。来月にもPythonを抜いて1位の可能性？【やじうまWatch】
JavaScript・Python・Swiftでは配列の挙動が違いハマった話 - Qiita
【ChatGPT】AI先生と学ぶ！初心者向け Python プログラミングレッスン - Qiita
