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IPythonの検索結果1 - 4 件 / 4件

  • 主にVSCodeではじめるPython開発環境構築ガイド | DevelopersIO

    ファイル比較 VSCodeのエクスプローラで、ファイル2つを選択して右クリックメニューから「選択項目を比較」で比較することができます。 また右クリックで、「比較対象の選択」をした後に「選択項目を比較」でも比較することも可能です。 VSCodeのSnippetの使い方 VSCodeのSnippetも便利です。似たような構造のクラスを実装する場合などや、プロジェクト共通で使いがちな書き方というものをSnippetに登録して、効率化することができます。 また、変数を持たせておくこともできます。この場合、Snippetを呼び出した後に変数部分にカーソルがあたるので、そこで変数部分をタイピングできます。 詳細は以下のリンクをご覧ください。 Visual Studio Codeに定型文(スニペット)を登録する方法 VSCodeのUser Snippetを活用しよう! また後述するSnippet Gen

      主にVSCodeではじめるPython開発環境構築ガイド | DevelopersIO
    • 俺が考える最強の「麻雀点数申告練習アプリケーション」を作ってみる ~ Pythonによる麻雀点数計算問題の自動生成と音声による点数申告 ~ - エムスリーテックブログ

      こちらはエムスリー Advent Calendar 2023 1日目の記事です。 Overview エムスリーエンジニアリンググループ AI・機械学習チームでソフトウェアエンジニアをしている中村(po3rin) です。趣味は麻雀でフリー雀荘で毎年200半荘以上打ちます。好きな麻雀プロは園田賢さんです。 麻雀を始めるときに一番の障壁になるのは点数計算ではないでしょうか? 特に符計算が初心者の関門のようです。一方私のような初中級者でも突然のレアな点数申告にまごつくことがあります。 そこで、今回はその人に合った麻雀の点数計算問題(主に符計算が焦点となる問題)を生成して、自分で点数計算&点数申告の練習をする方法を探求したのでその紹介をします。麻雀用語が少しだけ登場するので、対象読者は麻雀を少しでもかじったことのあるエンジニアの方です。 Overview 麻雀の点数計算の難しさ 現状の点数計算の練習

        俺が考える最強の「麻雀点数申告練習アプリケーション」を作ってみる ~ Pythonによる麻雀点数計算問題の自動生成と音声による点数申告 ~ - エムスリーテックブログ
      • 大規模言語モデルをフルスクラッチする練習 (環境構築ー前処理ー事前学習ーファインチューニングー評価まで)|Kan Hatakeyama

        はじめに以下のオープンなプロジェクトの一環で、大規模言語モデルをフルスクラッチで作る練習をします。24年3月現在、協力者も募集中です。 リポジトリ当該プロジェクトの標準コードが公開※されたので、それを走らせてみます。 ※24/3/5時点で、まだレポジトリ内に、工事中の箇所が多々、あります。 このリポ上では、事前学習ー事後学習ー評価まで、一気通貫(?)したパイプラインが提供されています※。 0. 環境構築プロジェクトの本番環境はクラウドですが、今回は手持ちのubuntuを使います。 Dockerはお手軽な一方で、スパコン上で使うと、どうやら速度が落ちるらしいとの噂を聞いたので、condaで作ります(とはいえ、pipしか使わないので、pyenvでもいけると思います)。 必要なマシン適当なlinux: 例えばUbuntu 22.04.3 LTS GPU: 20 GBくらいは欲しいかも? ディスク

          大規模言語モデルをフルスクラッチする練習 (環境構築ー前処理ー事前学習ーファインチューニングー評価まで)|Kan Hatakeyama
        • Google Colab で Gemini API を試す|npaka

          「Google Colab」で「Gemini API」を試したので、まとめました。 1. Gemini API「Gemini API」は、「Google DeepMind」が開発したマルチモーダル大規模言語モデル「Gemini」を利用するためのAPIです。 3. Gemini API の準備Colabでの「Gemini API」の準備手順は、次のとおりです。 (1) パッケージのインストール。 # パッケージのインストール !pip install -q -U google-generativeai(2) 「Google AI Studio」からAPIキーを取得し、Colabのシークレットマネージャーに登録。 キーは「GOOGLE_API_KEY」とします。 import google.generativeai as genai from google.colab import userd

            Google Colab で Gemini API を試す|npaka
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