フロントエンドの移り変わりは早すぎるのか
インターネットでは毎日のように言われることですが、私はそこまでではないと考えています。 ネットでよくそう言われる理由として考えられるものと、それを踏まえてどう向き合っていくとよさそうか、個人的な考えをまとめてみます。 なぜ言われるのか 言語が実質的にJavaScript一択 バックエンド、というかサーバサイドでは技術選定に「言語の選択」が入りますが、フロントエンドでは実質的にはJavaScriptにほぼ固定されます（TypeScriptも別言語ではないので、ここではJavaScriptに含めます） サーバサイドと比較して「技術の移り変わりが早すぎる」と評される場合、多くはその人の使用しているとある言語と比較されているように思われます。 実質的に言語が固定なので、比較するならすべてのサーバサイドの変化の総量と比較するのが妥当でしょう。 PHP + Python + Ruby + go + J
Code Interpreterとは？ 何ができる？ 年平均35％以上で成長し、2030年には1,093億ドルに達すると予想される生成AI市場。ChatGPTを展開するOpenAIが主導権を握っていると思われるが、Bardを擁するグーグルのほか、AlphaGoの技術を活用したチャットボットGeminiを開発するディープマインド、ChatGPTよりも強い記憶力を売りとするClaude2をリリースしたAnthropicなど、競合がひしめきあい、競争が激しい市場となっている。 生成AIトレンドの火付け役となったOpenAIは優位性を維持するために、ChatGPTのプラグインを拡充するなどさまざまな施策を展開中だ。ChatGPTにおける直近のアップデートで特に注目されているのが「Code Interpreter」のリリースだろう。 Code Interpreterの存在が明らかにされたのは3月23
KeyTrap （CVE-2023-50387）を検証してみた - knqyf263's blog
DNSは趣味でやっているだけですし有識者のレビューを経ているわけでもないので誤りを含むかもしれませんが、DNS界隈には優しい人しかいないのできっと丁寧に指摘してくれるはずです。 追記：めちゃくちゃ丁寧にレビューしていただいたので修正いたしました。森下さんほどの方に細かく見ていただいて恐れ多いです...（学生時代に某幅広合宿で森下さんの発表を見てDNSセキュリティに興味を持った） 4万文字を超える大作、おつかれさまです。わかりやすく書けていると思いました。 ざっと読んで、コメントしてみました。ご参考まで。https://t.co/bVj5WeFHQr https://t.co/ku5NOx6ua8— Yasuhiro Morishita (@OrangeMorishita) 2024年2月19日 要約 背景 詳細 DNSSECとは？ DNSSECの可用性 鍵タグの衝突 攻撃内容 SigJam
昨日、OpenAIが生成AIの新しいモデルであるGPT-4oを発表しました。消費するトークン数の節約や、音声合成機能の改善、応答速度の向上など着実な品質改善を見せているようです。私も、特に音声合成（Text To Speech）の表現力について非常に興味を持っています。 私は以前、「OpenAIのGPT-4 Turbo with visionを日本語OCRとして使ってみる」で、GPT-4 Turboの画像認識機能の日本語OCRについて検証を行いました。その当時は、既存のコグニティブAI APIに比べて認識精度が十分でないという評価をしています。とはいえ、その後に出てきたClaude 3 Opusは驚くべき認識精度だったので、OpenAIも巻き返す可能性は十分にあると感じました。Azure OpenAI Serviceを使っている場合は、Vision enhancementという既存のコグニ
大実験！ChatGPTは競プロの問題を解けるのか (2024年5月版) - E869120's Blog
1. はじめに 2024 年 5 月 14 日、OpenAI 社から新たな生成 AI「GPT-4o」が発表され、世界に大きな衝撃を与えました。これまでの GPT-4 よりも性能を向上させただけでなく1、音声や画像のリアルタイム処理も実現し、さらに応答速度が大幅に速くなりました。「ついにシンギュラリティが来てしまったか」「まるで SF の世界を生きているような感覚だ」という感想も見受けられました。 しかし、いくら生成 AI とはいえ、競技プログラミングの問題を解くのは非常に難しいです。なぜなら競技プログラミングでは、問題文を理解する能力、プログラムを実装する能力だけでなく、より速く答えを求められる解法 (アルゴリズム) を考える能力も要求されるからです。もし ChatGPT が競技プログラミングを出来るようになれば他のあらゆるタスクをこなせるだろう、と考える人もいます。 それでは、現代最強の
MacでLocal LLM そこそこRAMの大きなMacbook proが手に入ったので、ローカルでのLLM実行を試すことにした。 しかし、MacのGPUを有効化させることのできるローカル環境を整えるまでに、思いのほか苦労したので、メモとして記しておく。 とりあえず、以下の3つの選択肢を試した。 open interpreter text-generation-webui LM Studio で、結局のところ現状まともに動作してくれたのは、LM Studioだけだったのだが、それぞれの所感について示しておく。 1: open interpreter open interpreterそのもの説明については、Qiitaにもいくらでも記事があるのでここでは省略する。 例えば以下の記事など。 https://qiita.com/ot12/items/d2672144b914cb6f252f htt
寺田 学（@terapyon）です。2024年4月の「Python Monthly Topics」は、Python Web UIフレームワークの1つであるStreamlitを使ってWindowsやmacOSのデスクトップアプリを作る方法を解説します。 目的・モチベーション Pythonで自動化のスクリプトを作ったり、JupyterLabやColaboratoryでデータの可視化を行うことがあります。これらを作成者以外の多くの方に利用してもらう方法として、Webシステムやデスクトップアプリとして提供する方法が考えられます。 Webシステムの構築やデスクトップアプリの作成となると、技術的なハードルがあります。他には、時間的なコストに見合わないという状況もあり得ます。 Python Web UIフレームワークを使うことで、比較的少ないコードでWeb UIからスクリプトの実行や可視化をするアプリ
こんにちは、 ast-grepの作者Herringtonです。 正規表現でコードを検索したことがある方なら、複数行のマッチングや入れ子構造の処理、コメントの無視などに苦労したことがあるかもしれません。 そこで、ast-grep VSCodeという新しい拡張を紹介します。これは、構造的検索と置換（SSR）という技術を利用して、より正確で効率的な検索と置換を実現するツールです。 構造検索は？ テキスト検索と置換の限界 例えば、JavaScriptコードをリファクタリングして、lodash の _.filter 関数をネイティブの Array.prototype.filter メソッド に置き換えたいとします。単純なテキスト検索と置換は次のようになります: これは一部のケースではうまくいくかもしれませんが、いくつかの問題があります。 一行の式しかマッチングできません。コードが複数行にまたがってい
These days, launching applications means navigating an endless sea of complexity. We felt this pain at Google, so we started Project IDX, an experimental initiative aimed at bringing your entire full-stack, multiplatform app development workflow to the cloud. Project IDX starts with a web-based workspace that'll feel familiar for coding but fresh. And we're just at the beginning of this journey. W
Rust言語のための統合開発環境「RustRover」正式リリース、JetBrains。個人の非商用利用は無料
Rust言語のための統合開発環境「RustRover」正式リリース、JetBrains。個人の非商用利用は無料 Kotlin言語や統合開発ツールIntelliJ IDEAなどの開発を行っているJetBrainsは、Rust言語用の統合開発環境「RustRover」の正式リリースを発表しました。 All systems are GO! We’re over the moon to see RustRover finally land! Read all about the release and the new free non-commercial license in our blog post https://t.co/s3MnqfiTrs, and see how we can help you stay focused on what matters pic.twitter.com
Announcing Python in Excel: Combining the power of Python and the flexibility of Excel.
September Update Python in Excel is now available to all Enterprise, Business, Education, and Family and Personal users running Beta Channel on Windows. This feature will roll out to Excel for Windows first, starting with build 16.0.16818.20000, and then to the other platforms at a later date. Since its inception, Microsoft Excel has changed how people organize, analyze, and visualize their data,
Intro Chromium にコントリビュートするためには、ソースコードを理解する以外にも、もろもろ必要な周辺知識がある。 ドキュメントはかなり整備されている方ではあるが、そのドキュメントにたどり着くのが難しい場合もある。 レビュアーなどが親切に教えてくれるものをローカルにメモしているが、それも散らばってきたため、ここにまとめることにする。 まずは初期状態で公開するが、どんどん更新していき、長くなっても分割しないで追記を繰り返そうと考えている。 関連サイト 始めて取り組もうとすると、まずどこを見ればわからないところから始まる。 似たようないくつかのサイトがあり、使い分けがされているからだ。 code search https://source.chromium.org/chromium/chromium/src コードをインタラクティブに検索するためのサイト Workspace 風の U
画像生成ソフトウェア「ComfyUI」のノードにキーロガーが仕込まれていたことが発覚、クレジットカード情報やパスワードなど全ての入力が筒抜けに
ノードベースの画像生成ソフトウェア「ComfyUI」向けに作られたノードの一つ「ComfyUI_LLMVISION」にマルウェアが仕込まれていることがわかりました。発覚後、ComfyUI_LLMVISIONのGitHubリポジトリが削除されています。 PSA: If you've used the ComfyUI_LLMVISION node from u/AppleBotzz, you've been hacked byu/_roblaughter_ incomfyui クリエイターのロブ・ラフター氏がRedditで共有したところによると、ComfyUI_LLMVISIONをインストールして使用した場合、ブラウザのパスワード、クレジットカード情報、閲覧履歴がWebhook経由でDiscordサーバーに送信されてしまうとのこと。 ラフター氏自身も影響を受け、ComfyUI_LLMVISIO
土日で完成！ 趣味のラズパイ ChatGPTで遊ぼう——ラズパイで作ったデジタル時計に天気情報も表示させる｜fabcross
天気予報をデジタル時計に加えるには、外部の天気予報APIを利用する必要があります。一般的に利用されるのはOpenWeatherMap APIですが、これを使用するにはAPIキーが必要です。APIキーはOpenWeatherMapのウェブサイトで無料で取得できます。 以下の手順では、OpenWeatherMap APIを使用して現在の天気情報を取得し、それをOLEDディスプレイに表示する方法を示します。このコードは前の時計と曜日を表示するコードに基づいています。 ### 必要なライブラリのインストール - 天気情報を取得するために`requests`ライブラリを使用します。このライブラリがまだインストールされていない場合は、インストールしてください。 pip3 install requests ### OpenWeatherMap APIの設定 1. OpenWeatherMapの[公式サイ
初めに 最近Visual Studio Codeの代わりとなりえるCursorというエディタが 話題になりつつあります！ AI搭載機能がついているということで、好奇心だけが取り柄の私は 早速触ってみました。 結果開発の効率がかなり上がるのでは？ と思い記事にしてみました！ Cursorとは？ Cusorはマイクロソフトが開発したエディタツールであり、 Visual Studio Codeが基になっています(VScodeのフォーク)。 また公式には、下記の記載があります。。 AI とのペアプログラミング用に設計されたエディターでソフトウェアをより迅速に構築 んん？ AIとペアプロという意味深な記載が。。 もう少し特徴を具体的にします。 Cursorの特徴 ・・・少しだけイメージできてきたでしょうか？ ChatGPTを利用している方も多いかとは思いますが、エディタで使えると 開発効率が上がりそ
Amazon Connect + Whisper + GPT-4 Turboで、発話から個人情報（名前、住所、生年月日）を正しく認識できるか試してみた | DevelopersIO
構成 構成としては、下記の通りです。 Connectのフローの詳細は下記の通りです。 例として、発話で住所を認識させる処理の流れは以下のとおりです。 コンタクトフロー内で「メディアストリーミングの開始」ブロックを使って、Kinesis Video Stream（KVS）への音声のストリーミングを開始します。 顧客は、住所を含めた発話をします。 「顧客の入力を保存する」ブロックで、顧客が特定の番号を押すと、ストリーミングを終了します。 「AWS Lambda関数を呼び出す」ブロックを使い、LambdaでKVSからデータを取得します。取得したデータをWAV形式に変換し、Whisper APIで文字起こしします。文字起こし内容から、GPT-4 Turboで住所のみを抽出します。 プロンプト再生で、住所のみを音声出力します。 以下の図は、電話での対話の流れを示しています。 前提 2023年11月時
PerlからGoへのシステム移行のアシスト 〜Perl XSとUnix Domain Socketを活用〜 - Mirrativ Tech Blog
こんにちは ハタ です。 Mirrativ では 2020年頃から サーバサイドの技術をPerlからGoへのシステム移行 を行っており、2024年現在でもサグラダファミリアのように移行作業は継続しています PerlとGoという2つの環境を同時に運用していますが、 基本的には 新機能は Go で実装 し、 Perlでは積極的に新規実装を行わない というスタイルで進めていました しかし、既存の機能の一部に手を加えたいとなった場合、まだまだ Perl の実装に手を加えることが一定あり、Perl から Go の機能を呼び出したいというニーズが出てきました （配信やギフトといったビジネスの根幹を支えるレガシーな実装においては顕著） そこで PerlXS を利用することで Perl から Go を直接呼び出せるようにできないかと考え検証を進めることにしました Goの -buildmode=c-shar
はじめに こんにちは、retail HUBで Software Engineer をしているほんだです。 今回は私が現在着手している事業譲渡されたアプリを社内で持続的なプロダクト開発を行える状態にするリプレイスプロジェクトをどのように行っているか紹介しようと思います。 この記事ではリプレイスを行うにあたってどのようなことを課題に感じてその課題に対してどのような解決策をとったか主にサーバーの実装について説明しています。 ネットスーパーアプリとは 現在弊社ではネットスーパーアプリとして Web アプリとスマホアプリの二つのシステムを提供しています。 Web アプリは販促コンテンツの設定や売り上げの管理・集計を行うことが可能な管理システムと受け取り方法に応じた価格変更や送料変更にも対応し、消費者の柔軟な買い物を実現するお客様向けアプリを 17 の小売り様に、スマホアプリでは Web アプリのお客
高速化のエンジニアリング。注文してから0.722秒。100倍速いぞ！Python : 75.884 C++ : 3.392 JIT Python : 0.722 JITコンパイラで高速化されたコードを自動生成するツール。 - Qiita
アリスは驚きと興奮を抑えきれませんでした。彼女はすぐに新しいコードを試し、その速さに目を見張りました。今まで数時間かかっていた計算が、ほんの数分で終わったのです。 翌日、アリスはこの発見を友人たちに話しました。友人たちも同じように魔法の本を使い、彼らのコードを高速化しました。こうして、プログラミング王国全体で「JITの魔法の本」が広まりました。 やがて、アリスは王国のプログラミング大会で優勝し、JITの魔法の本の力をさらに広めることになりました。彼女は「JITの守護者」として称えられ、プログラミング王国はかつてない繁栄を迎えました。 アリスはいつも心に誓いました。どんなに強力なツールも、それを使う人々の努力と情熱があってこそ、本当の力を発揮するのだと。彼女の言葉は次世代のプログラマーたちに伝わり、JITの魔法の本は永遠に受け継がれていくのでした。 前回のあらすじ。 Python count
E2Eテストを Playwright で作り直して開発プロセスに組み込む話 - SmartHR Tech Blog
こんにちは。SmartHR プロダクトエンジニアの sasaki (@s_sasaki_0529) です。 今回は、私が開発に携わっている届出書類機能における E2E テストを、Capybara + Selenium の構成から Playwright に移行し、開発プロセスに組み込んだお話をします。 扱う話題 E2Eテスト基盤を移行する具体的な背景と理由 移行における提案から、合意形成までの流れ 移行後の開発プロセスがどう変わったか 扱わない話題 Playwright など、記事内で扱う技術要素自体の詳細説明 移行作業自体の詳細 テストコードの設計・実装に関する具体的なテクニック なお、本記事では便宜上、移行前の E2E テストを「旧テスト基盤」移行後を「新テスト基盤」と呼称します。 届出書類機能について E2Eテストに限らず、テストというのはプロダクトの特性によって最適な手法は大きく変わ
チームで開発するならDev Containersで環境構築工程をスキップしませんか？ - Qiita
読み飛ばしてください みなさまどうも。 限界派遣SESと言われて心が折れるnikawamikanです。 最近、学生さんと一緒になんやかんや開発することがあり、その中で使ってみてよかった技術の中にDev Cointanersと言われる技術があります。 VSCode限定ではありますが、開発環境の差異を可能な限り埋めてくれるスゴイやつです。 さらに言えば新たにチームに参加するメンバーに開発環境の構築を逐一説明する必要もなくなるので、入れ替わりの激しい限界派遣SESにこそ使う技術です。 本題 前提として以下の環境はインストールされているものとします。 Docker docker compose (WindowsやMacの場合DockerDesktopをインストールしているのでインストール不要のはずです） VSCode OSは上記がインストールできるのであればわりとなんでもOKだと思います（例外はど
アジャイルプラクティスガイドブック チームで成果を出すための開発技術の実践知 チーム・組織にプラクティスを導入し、根付かせるために！ 116の手法を一冊にまとめた“実践”の手引き チームでのアジャイル開発には、開発技術やツールなどの「技術プラクティス」の活用が重要です。 プラクティスはそれぞれの目的や役割を意識することで効果を発揮します。しかし、目まぐるしく状況が変化する開発では、当初の目的を忘れて、プラクティスに取り組むこと自体が目的化してしまうチームも少なくありません。 本書は、チーム・組織でアジャイル開発に取り組んできた著者が、プラクティスの効果的な選択・活用のしかたについて、自らの実践経験に基づいてまとめたガイドブックです。 架空の開発現場を舞台にしたマンガとともに、チーム開発の様々なシーンで役立てられるプラクティスを、幅広くかつわかりやすく解説しています。開発現場に備えておけば、
Pythonの爆速化を可能にするにはどうすればいいのか。ツールやライブラリに頼る前に、まずはピュアPythonに組み込まれている機能を使い、コードの最適化を図るべきです。なぜなら、処理速度の課題を解決できる可能性が高いからです。今回はPythonのパフォーマンスを劇的に向上させるためのテクニックを解説した『爆速Python』（翔泳社）から、Pythonの組み込み機能のパフォーマンスを引き出す方法を紹介します。 本記事は『爆速Python』の「Chapter 2 組み込み機能のパフォーマンスを最大限に引き出す」から一部を抜粋したものです。掲載にあたって編集しています。 ※本書はTiago Rodrigues Antãoによる『Fast Python: High performance techniques for large datasets』（Manning Publications）の邦
業務で使える一歩進んだPython使いになるために / To become an advanced user of Python that can be used at work
This slide is used by my talk session on PyCon APAC 2023 in Japan. このスライドは2023年のPyCon APACで発表したものです。
【Amazon Bedrock】AWSサービスのみを使ったシンプル構成のRAGアプリを作ってみた - NRIネットコムBlog
はじめに RAGとは 構成図 作成リソース Lambda 1. PDFから文書抽出&Embedding取得Lambda 2. 回答作成用Lambda AWS SAM テンプレート Streamlit 動作確認 まとめ はじめに こんにちは堤です。 Amazon BedrockがGAとなり、AWS内で完結してLLMアプリケーションを構築できるようになりました。 試しにRAGアプリケーションを作成してみようと思いましたが、現状AWSでRetrievalするデータソースを作成しようとすると、Amazon OpenSearch Serverless やAmazon Kendraを使用するしかありません。これらのサービスを使うのはコストもそれなりにかかり少しハードルが高いなーと思っていたら以下のブログを見つけました。 aws.amazon.com 構成図を見ると分かるように、S3にembedding
20XX 年、我々人類は進化著しい AI に驚くしかない日々が続いています。ソーシャルメディアに驚きがあふれインプレッションを競う様はまさに大海賊時代、いいねの海賊王に俺はなる、とばかり飛びぬけて耳目を引く超新星 ( スーパールーキー ) が頭角を現しています。 「プロ驚き屋」としばしば称されるルーキーたちは X ( 旧 Twitter ) のタイムラインに現れては情報の正確性を重んじるエンジニアや研究者を戸惑わせます。チームやコミュニティ内の Slack はそうした喧噪から離れたオアシスといえるかもしれません。そんなオアシスにプロ驚き屋を召喚しタイムラインを荒らすのが今回の目的です。次に実際の例を示します。 なかなか模倣できているのではないでしょうか。オアシスは今、ジャングルに変わりました。私たちが生きている世界では正確で吟味された情報だけにアクセスしたいという願いは実現されないので、現
【Python】プログラムでフーリエ変換を理解しよう！【FFT, 標本化定理, ナイキスト周波数】 | Raccoon Tech Blog [株式会社ラクーンホールディングス 技術戦略部ブログ]
こんにちは。早く業務に慣れたい開発チーム入社１年目の髙垣です。 急ですが皆さん。ふと、音をフーリエ変換したい時ってありませんか？ ありますよね。 でも、「フーリエ変換って学校で計算式で習ったけど、結局は何をしているんだ？」となることありませんか？ そこで今回は計算式なんてほっといて、Pythonを使ってフーリエ変換が何をやっているのか体験してみましょう！ 環境構築 下記リポジトリをクローンしてください https://github.com/takaT6/fft-tutorial クローンができたら下記のライブラリをインストールしてください↓ pip install numpy matplotlib japanize_matplotlib japanize_matplotlib はmatplotlibに日本語を書き込めるようにするライブラリです。 日本語化をするにはフォントを入れたり、設定フ
![【Python】プログラムでフーリエ変換を理解しよう！【FFT, 標本化定理, ナイキスト周波数】 | Raccoon Tech Blog [株式会社ラクーンホールディングス 技術戦略部ブログ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/62c624e35ea268ce332a1d128f27738a882d3e03/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ftechblog.raccoon.ne.jp%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F11%2Fman-5572871_1280.jpg)
これは何？ 競技プログラミングをPythonでやるときに注意すべき点をまとめました。 言語選択編 PythonがAtCoderには5種類ある AtCoderにはPythonの処理系が5つ入っています。具体的には Python (CPython 3.11.4) Python (Mambaforge / CPython 3.10.10) Python (PyPy 3.10-v7.3.12) Python (Cython 0.29.34) SageMath (SageMath 9.5) の5つです。それぞれ特徴があります。 Python (CPython 3.11.4) 一番オーソドックスなPythonです。 一般に(競プロ界隈でなく)Pythonというときはこれを指すと思います。 Python (Mambaforge / CPython 3.10.10) mambaforge経由で導入されたp
QGISとは？ QGISは、地理情報システム（GIS）のためのオープンソースソフトウェアで、地理データの閲覧、編集、分析を行うことができます。QGISは多くのプラットフォーム（Windows、MacOS、Linux）に対応しており、商用GISソフトウェアと比較しても多機能でありながら無料で利用することができます。 主な特徴としては以下があげられます。 多機能かつ柔軟性が高い: QGISは、地理データのインポート・エクスポート、地図作成、空間解析など、多くのGISタスクを実行することができます。 オープンソース: ソースコードが公開されているため、コミュニティの支援を受けつつ進化しています。また、カスタマイズや拡張が容易です。 豊富なプラグイン: サードパーティによって開発されたプラグインが多数あり、特定の機能を追加することができます。 GEEプラグインについて 今回紹介するGEEプラグイン
10年経ってもついに消えずに残った、データサイエンティストという職業 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
このブログでも何度か引用しているこちらの記事で、「データサイエンティストという職業は10年以内に消える」という趣旨の議論がされていたのがちょうど10年前の2013年でした。ちなみにこの記事はついているブックマーク数に比して当時は結構注目を集めたという記憶があり、割と業界内では「確かにこんな中途半端な職業が10年後もあるわけないよね」と言われていたのを思い出します。 実際には皆さんもご存知のように、2023年になってもデータサイエンティストという職業はついに消えることなく、現在に至るまで残り続けています。その経緯がどんなものであったかは、業界10年史記事でもある程度触れた通りです。 しかし、同時に現在では「生成AIの普及でデータサイエンティストの仕事がなくなる」という風説も出回っており、改めてデータサイエンティストという職業の将来性に不透明感が漂いつつあるのもまた事実です。そこで、今回の記事
Infrastructure from Code (IfC) ツールまとめ - maybe daily dev notes
昨今Infrastructure from Code (IfC)という概念をよく耳にします。先日もAWSのGregor Hohpeが関連する記事を書いていました。 architectelevator.com この記事では、Infrastructure from Codeとはなにか簡単に紹介し、具体的にどのようなツールがあるか網羅的にまとめます。 Infrastructure from Codeとはなにか Infrastructure from Code (IfC) とは、その名の通り、Infrastructure as Code (IaC) に関連する概念です。IaCとの根本的な違いは、IaCは開発者がインフラを明示的に意識して構成を記述するのに対し、IfCでは開発者がインフラをできるだけ意識しないよう抽象化を試みていることです。これにより、差別化に繋がらない重労働ができる限り排除された高
はじめに FastAPIはPythonのWEBフレームワークで、同じ分類のフレームワークとしてFlaskやDjangoなどが挙げられます。FlaskとDjangoはよく比較され、Flaskが最小限のコードで書き始められるシンプルなマイクロフレームワークと呼ばれるのに対し、Djangoはログイン機能、データベース管理などが初めから備わっておりフルスタックフレームワークと呼ばれています。 FastAPIはFlaskと似ているマイクロフレームワークで公式ドキュメントでは次のように紹介されいます。FastAPI は、Pythonの標準である型ヒントに基づいてPython 3.6 以降でAPI を構築するためのモダンで高速(高パフォーマンス)な、Web フレームワークです。[1] 本記事では、以下の内容を扱います。 特徴である型ヒントとそれにより実現できるAPIドキュメントの自動生成 SQLAlch
Python版の「LangChain」のクイックスタートガイドをまとめました。 ・LangChain v0.0.329 (2023/11/3) 1. LangChain「LangChain」は、「大規模言語モデル」 (LLM : Large language models) と連携するアプリの開発を支援するライブラリです。 「LLM」という革新的テクノロジーによって、開発者は今まで不可能だったことが可能になりました。しかし、「LLM」を単独で使用するだけでは、真に強力なアプリケーションを作成するのに不十分です。真の力は、それを他の 計算 や 知識 と組み合わせた時にもたらされます。「LangChain」は、そのようなアプリケーションの開発をサポートします。 主な用途は、次の3つになります。 ・文書に関する質問応答 ・チャットボット ・エージェント 2. LangChain のモジュール「L
【速報】OpenAI APIでGPT-3.5-turboがfine-tuningできるようになりました！！ | DevelopersIO
ただし、GPT-4と比較すると安価にはなっていますので、性能比較をしながら良い塩梅を探すとコスト的にメリットがある可能性があります。 また学習のコストですが、以下のように学習データ全体のトークン数 x エポック数という形で費用が掛かるので注意が必要です。 （エポック数は後述するようにパラメータとして指定可能です） For example, a gpt-3.5-turbo fine-tuning job with a training file of 100,000 tokens that is trained for 3 epochs would have an expected cost of $2.40. 公式ページは以下となりますので、併せてご確認ください。 レート制限 fine-tuningのレート制限については、以下に記載があります。 fine-tuningについては以下のように
text = """ SeabornのTitanicデータセットを使いLightGBM，XGBoost，CatBoostおよび3つのモデルのアンサンブルした場合で どれが最も精度が良いか検証してください．検証する際は4foldのクロスバリデーションの結果の平均値としてください． 全て日本語で対応してください． """ # return_massagesは出力結果のデータを変数として保持するため引数 # 出力結果はmassagesにも保存される messages = interpreter.chat(text, return_messages=True) 了解しました。以下の手順で進めていきます。 1 必要なライブラリをインストールします。これには、seaborn（データセットの取得）、pandas（データの操作）、numpy cikit-learn（クロスバリデーションと精度評価）、lig
こんにちは、クラウドエース SRE ディビジョン所属の茜です。 今回は、現在最も普及している対話型 AI サービスである ChatGPT で使用されているモデルと、LLM を使ったアプリケーション開発に特化したライブラリである LangChain を用いて社内向けのチャットボットを作成します。 ターゲット 任意のデータを元に回答を行うチャットボットを作成したい方 任意のデータを元に回答させる仕組みを知りたい方 ChatGPT とは ChatGPT とは、ユーザーが入力した質問に対して、まるで人間のように自然な対話形式でAIが答えるチャットサービスです。2022 年 11 月に公開されて以来、回答精度の高さが話題となり、利用者が急増しています。 人工知能の研究開発機関「OpenAI」により開発されました。 執筆時点では、GPT-3.5、GPT-4 という大規模言語モデル (LLM) が使用さ
Open Interpreter - 自然言語でコーディングを実現するオープンソースツール｜masia02 (CipherWeb,LLC.)
Open Interpreterは、自然言語でプログラミングができるようになる、興味深いオープンソースツールです。機能呼び出し型の大規模言語モデルを利用して、Python、JavaScript、Bashなどのコードをローカルで実行できるのが大きな特徴です。インストールと利用は簡単で、コーディング作業の効率化を図れそうなツールです。 Open InterpreterとはOpen Interpreterは、GPT-3.5やGPT-4またはCode Llamaなどの大規模言語モデルを利用して、自然言語でのコード実行を可能にするオープンソースのツールです。 コマンドラインインターフェース上で言語モデルと対話することで、PythonやJavaScriptなどのコードをローカルマシン上で実行できます。複雑なロジックのコーディングもステップごとに指示できるので、開発効率の大幅な向上が期待できます。 公式
SREエンジニアが組織改善プロジェクトを立ち上げてみた - ぐるなびをちょっと良くするエンジニアブログ
こんにちは。データ・AI戦略部 SREチームの小野です。普段は部内のシステムに対し、SRE推進活動を行っています。直近では、データエンジニアと協力してデータ基盤周りの改善に取り組んでいます。 <SREの主な仕事> IaC化(Terraform/Terraform Cloud Business)の導入・推進 SLI/SLOの導入・推進 ポストモーテムの導入・推進 アプリケーションデプロイ基盤の導入・推進 ツールやAPIの設計・開発 インフラ設計・開発・運用 トイル削除・システムの自動化 データ基盤改善 一般的なSREエンジニアは、インフラ関連の業務が中心になると思います。しかし、データ・AI戦略部のSREチームは、開発を含めた幅広い仕事をします。やりたいことがあり、手をあげればそれを後押ししてくれる雰囲気の職場です。 今回は、SREエンジニアである私が、組織改善プロジェクトを立ち上げた話をお
こんにちは。エムスリーエンジニアリンググループのコンシューマチームに所属している園田です。 普段の業務では AWS やサーバーサイド、フロントエンドで遊んでいるのですが、最近はもっぱら OpenAI や Claude3 で遊んでます。 今回は、最近巷で話題の LLM ローコード構築ツールである Dify の OSS 版を AWS のマネージドサービスのみを使って構築してみました。 DifyとはオープンソースのLLMアプリ開発プラットフォームで、様々なLLMを使用してChatGPTのGPTsのようなものがノーコードで簡単に作れます。 引用元: DifyでSEO記事作成を試してみる｜掛谷知秀 試しにAskDoctorsのガイドラインHTMLをナレッジ登録してみた ローカル環境で Dify を構築する記事はたくさん見かけますが、AWS のマネージドサービスで構築する内容は見かけなかった*1ので公
NTTドコモ、Python GUIライブラリ「Streamlit」でデータ可視化アプリを内製開発 | IT Leaders
IT Leaders トップ ＞ 経営課題一覧 ＞ データ活用 ＞ 事例ニュース ＞ NTTドコモ、Python GUIライブラリ「Streamlit」でデータ可視化アプリを内製開発 データ活用 データ活用記事一覧へ [事例ニュース] NTTドコモ、Python GUIライブラリ「Streamlit」でデータ可視化アプリを内製開発 データ抽出/分析にかかるコストを54％削減 2024年2月22日(木)日川 佳三（IT Leaders編集部） リスト NTTドコモは、全社規模でデータ活用を推進する中で、データ可視化アプリケーションを容易に開発するため、オープンソースのPython GUIライブラリ「Streamlit（ストリームリット）」を導入した。導入効果として、開発に着手してから8営業日でアプリを運用開始している。また、開発したアプリの利用により、データの抽出や分析にかかるコストを54％
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ChatGPT「Code Interpreter」とは？何ができる？データ分析能力が飛躍的向上のワケ
OpenAIのGPT-4oを日本語OCRとして使ってみる
MacでLocalでLLMを走らせるならLM Studioが楽。 - Qiita
Python Web UIフレームワークで作るデスクトップアプリ | gihyo.jp
ast-grep VSCode: 構造検索と置換の強力なツール
Project IDX
Chromium にコントリビュートするための周辺知識 | blog.jxck.io
Cursorエディタで開発を爆速化しよう！ - Qiita
ネットスーパーアプリ GraphQL から REST へ移行始めました - every Tech Blog
【2024年】ITエンジニア本大賞まとめ - Qiita
Pythonの爆速化！ ピュアPythonに組み込まれている機能でコードの最適化を実現するには
プロ驚き屋AIをチームのSlackに招待しタイムラインを荒らす - Qiita
【AtCoder】Pythonで競プロをするときの注意点まとめ【競技プログラミング】 - Qiita
【QGIS】GISソフトでGoogle Earth Engineを操作する【衛星データ解析】 - LabCode
FastAPIを用いたAPI開発テンプレート - Qiita
LangChain クイックスタートガイド - Python版｜npaka
Open Interpreter - Qiita
LangChain で社内チャットボット作ってみた
話題のLLMローコード構築ツールDifyをAWSのマネージドサービスで構築してみた - エムスリーテックブログ