Stable Diffusionを用いたアニメーション生成をPythonとWeb APIで実装してみた - Qiita
Supershipの名畑です。私の大好きなアニメイト池袋本店と言えばそのすぐそばには惜しまれながらも4月で営業を終えたハレスタ。ハレスタと言えば私の中では0.1gの誤算。0.1gの誤算と言えば「入場と同時に「受付で演奏を開始したら」バンギャはどんな反応をするか検証してみた」はここ最近で最も笑わせていただいた動画です。 はじめに 前々回の記事「Stable Diffusionでの画像生成をPythonとWeb APIで実装してみた記録」と前回の記事「Stable Diffusionにおける同一人物の別表情生成をPythonとWeb APIで試みた記録」に続いて、今回はStable Diffusionでアニメーション生成をしてみます。Stability Animationで紹介されているものです。Animation SDKを用います。 「画像生成AI「Stale Diffusion」開発元がテ
【Python】データサイエンス初学者がChatGPTを頼りにKaggleへ挑戦してみた - Qiita
はじめに データサイエンス初学者の私だが、chatgptを使用すればpythonを使いKaggleコンペに参加できるか挑戦した。 コンペのテーマは前回記事と同様「タイタニック生存者の予測」で試してみる。 環境 Pyton Anaconda pandas Jupyter Notebook Bing AIも補足的に使用 筆者のデータサイエンスに関連するスキル・経験 機械学習：独学レベル（書籍やサイト、無料動画を利用） 数学知識：大学1年生程度 統計学：大学1年生程度 プログラミング：Excel VBA独学レベル（書籍やサイト、無料動画を利用） ※VBAエキスパート（Excelベーシック）取得 ビジネス：前職で自社開発の業務効率化ツールを活用するための社内募集にて、担当業務の効率化を提案した経験あり（開発者と定期的に話し合いツール作成。今までの工数を半分にできた。） chatgptとは kagg
python(Flaskアプリ)からGoogle OAuthするための開発環境、本番環境の話 - Qiita
いつも苦労するので備忘録として pythonからGoogle OAuthする方法ですが、検索すると情報が古かったり、サービスアカウント使うやりかただったりして、個人のユーザーに対してサービス提供する為のやり方がいまいち分からなかったりしたのでまとめ。 必須事項 GCP使ってAPIキーを取得する Google_Client_IDとGoogle_Client_Secretは必須です redirect_uriは、帰ってくるURLを入れてください。これはGCPに設定したものと同じである必要があります OAuthするためのURIを生成する GOOGLE_DISCOVERY_URL = ( "https://accounts.google.com/.well-known/openid-configuration" ) def get_google_provider_cfg(): return requ
pythonの勉強ついでにChatGPTのAPIを使ってみた - Qiita
概要 普段PHPのエンジニアとして働いているが、ある会議中に「ChatGPTを使ってお客様の質問に答えるシステム作れないですか？」という要望があり、軽く調べたところできそうだったし、Pythonのライブラリ使えばできそうだなと思い、環境を構築しました。 Pythonを書くのは初めてです。。 ついでにJupyterLabを導入しました。 参考にしたサイト 環境 MacOS Monteray ver 12.6.5 Docker やりたいこと やりたい事としては、とりあえずChatGPTのAPIを使って質問を投げれば返ってくる簡単はものを作りたいと思います。 Pythonの環境構築 まずはPythonの環境を構築するためのディレクトリを作ります。
AWS SDK for Python (Boto3) を使用して使われなくなったCloudWatch Logs ロググループを削除してみた | DevelopersIO
Lambda関数の検証などを行っているとCloudWatch Logsにロググループが溜まっていきます。 放置していると料金も発生してくるので使われなくなったロググループを削除するスクリプトを作成してみました。 作成したスクリプト 作成したスクリプトは以下のGitHubリポジトリに格納しています。 https://github.com/Kobayashi-Riku0226/python_script import boto3 from datetime import datetime, timedelta one_month_ago = datetime.now() - timedelta(days=30) one_month_ago_int = int(one_month_ago.timestamp() * 1000) logs = boto3.client('logs') log_gr
Flask実践入門 - 基本的なアプリ構成を問い合わせフォームをつくりながら学ぶ｜ハイクラス転職・求人情報サイト アンビ（AMBI）
コンフィグ設定 まずはapps/config.pyを作成し以下のコンフィグを追加しましょう。実践的なアプリでは開発環境の他にstaging環境、本番環境、テスト環境などが存在するのでそれぞれ専用のコンフィグ設定を行います。 from pathlib import Path basedir = Path(__file__).parent.parent class BaseConfig: """ BaseConfigクラス """ SECRET_KEY = os.environ["SECRET_KEY"] WTF_CSRF_SECRET_KEY = os.environ["WTF_CSRF_SECRET_KEY"] class LocalConfig(BaseConfig): """ BaseConfigクラスを継承してLocalConfigクラスを作成する """ SQLALCHEMY_DA
pythonパッケージ管理ツールryeを使う - 肉球でキーボード
Pythonパッケージ管理ツール ryeの使い勝手がよかったので使用方法をまとめました。 ryeとは GitHub: https://github.com/mitsuhiko/rye flaskの作者である Armin Ronacher氏 (GitHubアカウント @mitsuhiko)が個人利用目的で作成した、Pythonのパッケージ関係管理ツールです。内部実装はRustです。 ryeが作成された思想がリポジトリ Should Rye Exist? のDiscussionページに書かれています。 Should Rye Exist?: XKCD #927 Disucssion中の図にあるように、従来のPythonのパッケージ管理は”様々な標準”が存在し、このばらつきを統一しようと新しくパッケージ管理ツールを導入しても、”新たな標準が追加されるだけ”となり、真のパッケージ管理の標準化を行えて
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
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/0f56dd8a78cb4581e5d4138697f1d3be133b1f9e/backend=imagemagick;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
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/items/48c8c828d976f0b9b590 AWS Lambda で API Gateway 経由して Python で GET パラメータを受け取る https://q
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
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Rust vs Python:例外処理 - Qiita
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
