さくらのクラウドシェル | さくらインターネット
さくらのクラウドシェルは、ブラウザから無料で利用できるオンラインのシェル環境です。開発者向けの環境がプリインストールされているため、使い慣れたツールをすぐに利用できます。 無料で試す すぐに使えるツール さくらのクラウドシェルには Python、Ruby、Node.js などの開発言語のほかに、Vim、Emacs、tmux、Git、Ansible、Terraform、さくらのクラウドをコマンドラインから操作できる usacloud があらかじめインストールされています。 ローカル環境はそのまま 開発環境をローカルに構築しないため、お使いのPCのディスク容量や環境を気にする必要がありません。また、クラウドシェルを使えば開発チーム内の環境を揃えることも簡単です。 どこでも開発 ウェブブラウザからアクセスできるため、場所を問わずに開発が可能です。たとえば、自宅や外出先など、自分にとって最適な場所
Xbyakライクなx64用静的ASM生成ツールs_xbyak
初めに これはx64用JITアセンブラXbyakに慣れてしまい、JITでなく静的なアセンブリ言語（以下ASM）もXbyakライクに書きたいという人（つまり私）がPython上で似た開発体験を求めて作ったツールです。 s_xbyakの"s_"は静的(static)からつけました。 s_xbyakの特徴 Pythonで作られたASMコードジェネレータ gas (GNU Assembler), Netwide Assembler (NASM), Microsoft Macro Assemblerに対応 Win64 ABIとAMD64 (Linux)に（一部）対応 XbyakライクなDSL 背景 私はC++上でJITコードを書きたくてXbyakを作りました。するとJIT機能だけでなく、ASMをC++の文法で記述できるのはとても便利なことが分かりました。既存のアセンブラの文法は制約が多かったり、擬似
h2o LLM Studio でぺろっと LLM ﾌｧｲﾝﾁｭｰﾝしたいメモ
LLM model のﾌｧｲﾝﾁｭｰﾝぺろっと試したい LLM モデル毎日ぽこぽこ生えてきて, 毎回 finetune セットアップめんどい... ふーん, h2o LLM Studio よさそうかねぇ... 試してみます! 環境 Ubuntu 20.04 3090 x 1 CUDA 12.1 conda セットアップ Python 3.10 必要です. 私の場合は conda で環境作りました. あとは必要なモジュールいれるだけです. 実行(GUI) でいけました. Docker など使わずとも, 特に問題なく一発起動できました! あとはボタンぽちぽちで OK. 感想 GPU mining での HiveOS みたいな感じですかね. とりあえずぱぱっと時短でﾌｧｲﾝﾁｭｰﾝしたい... loss 曲線とか確認したい. でも streamlit なりで GUI 自前で作成するほど労力かけた
Python・数学・Bing AIでそれぞれSatisfactoryの代替レシピガチャの確率を求めてみた。 - t-hom’s diary
今回は私が遊んでいるゲーム Satisfactoryのなかのガチャ要素で狙ったものを引きあてる確率を求めてみた。 Satisfactoryは異星に工場を発展させていく生産シミュレーション系のゲームである。 詳しくは以下の記事で紹介しているので気になる方はチェックしてみて欲しい。 thom.hateblo.jp ただし面白すぎて生活に支障が出ても責任は負いかねるのであしからず。 さて、このゲームでは部品を組み合わせて製品を作っていくのだが、通常のレシピとは別に代替レシピというものが存在する。 代替レシピはこの世界に転がっている墜落した降下ポッドから入手できるハードドライブというアイテムを分析器にかけることで手に入る。 このように3つの代替レシピが提示され、そのうち1つを選択して入手する形である。 ハードドライブの分析結果は87通り存在し、うち85種類がレシピ、のこり2つはインベントリスロット
Mojo 🔥
先日プログラミング言語 Mojo と呼ばれるもののアナウンスメントがあった。この言語のデザインが私のスイートスポットに刺さる感じだったので、今のうちから注目している。使いたいなというか、将来使うことになりそうな言語なので簡単に何ができそうかを調査してまとめておきたい。 ウリとしては「C 並のパフォーマンスが出る Python」といったところだろうか。 k0kubun さんからコメントを裏でもらって、これって要するに並列化とか SIMD 化とか入れたら35,000倍のパフォーマンスが出るようだけど、これは Python の部分とは呼べなくて、素の Python 動かして本当にそういえるかは怪しくない？とのことで、判断保留します 🙇🏻♀️ k0kubun さんありがとう 言語のデザインとしては、AI 開発に向けたプログラミングを提供できるよう設計されていると感じる。表側は Python
日本地図（分県地図，自治体ごとの地図）の描画 - Qiita
1. 境界線データ Python （および，その他のプログラミング言語）で日本地図を描くためには，何と言ってもまず，都道府県境界線のデータを取得必要がある。 色々選択肢もあるかもしれないが，その中で選ぶならば，国土地理院のウェブサイトから取得できる zip ファイルを使用するのが良いであろう。必要なファイルを前もってダウンロードしておくのが良い。類似記事では直接ファイルに毎回アクセスするような場合もあるが，サーバーへの負担を考えたり，オフラインでの作業も考えると，必要なファイルを一度だけアクセスしてローカルファイルに保存するのがマナーと言うべきであろう。 このファイルには、都道府県とその境界線の情報が含まれている。全国を対象とするファイルも，地域ブロックを対象とするファイルも，各都道府県一つを対象とするファイルも用意されている。ダウンロードする際に，いくつかのアンケートにも誠実に答えよう。
Dev Containerを使ってステップバイステップで作るPythonアプリケーション開発環境 - 電通総研 テックブログ
みなさんこんにちは、電通総研コーポーレート本部システム推進部の佐藤太一です。 この記事では、VS CodeのDev Containerを使ってOSに依存しないPythonの開発環境を構築する方法をステップバイステップで丁寧に説明します。 VS Codeの利用経験があり、またPythonによるアプリケーション開発に興味のある方を想定読者として記述しています。Pythonの初心者から中級者向けを意識して書いていますので、意図して冗長な説明をしています。 すでにPythonによるアプリケーション開発に十分に詳しい方は、まずはまとめだけ読んでみてください。私自身それほどPythonのエコシステムに詳しいわけではありませんので、知識の抜け漏れは恐らくあるでしょう。そういった事に気が付いたら、XなどのSNSでこの記事のURLを付けてコメントをしていただけると幸いです。 はじめに 事前の準備 最小限のD
YOLOを使ってオブジェクト検出と座標取得をしてみる
初めまして！ なるおと申します！ 初めてのZenn記事です！ 今回はYOLOというライブラリを使って、画像内のオブジェクト検出と座標取得をしてみたいと思います！ ↓こんなの YOLOって？ 画像や映像ストリーム内のオブジェクト検出アルゴリズムです。 You Only Look Onceの頭文字をとっており、人間と同じく、一目見たら物体検出できるという意味らしいです。 YOLOには複数のバージョンがあり、2023/04/23現在で v8となっています。 本記事の前提 YOLO CLIもpipを使ってインストールするため、Pythonのインストールは必須ですね。 Pythonのインストールについては、他のサイトを参考にお願いします。 YOLO CLIの使用 YOLO CLIは、ノーコーディングでYOLOのタスクを簡単に実行できるので、YOLOでどんなことをできるのか試したり、訓練したりなどがお
LLMに表データの解析を手伝ってもらえるLangChainのPandas Dataframe Agentの中身がどうなっているのか調べた - まったり勉強ノート
最近、LLMを使ったOSSの中身を調べてLLMとどう連携して目的を達成しているのかをいろいろ調べています。今回はLangChainのPandas Dataframe Agentの中身がどうなっているのか気になったので調べたまとめになります。 今回のコードは以下のところにあるので、全体としてどうなっているのか見たい方はこちらをご覧ください。 https://github.com/shu65/langchain_examples/blob/main/LangChain_Pandas_Dataframe_Agent.ipynb LangChainのPandas Dataframe Agentとは LLMを使いやすくwrapしてくれるLangChainにはいくつかAgentというLLMとToolと呼ばれるものを組み合わせて実行する仕組みが用意されています。この中でもPandas Dataframe
LangChainによる二人プレイTRPGリプレイを日本語でやってみる｜shi3z
LangChainを使った二人プレイのテーブルトークRPGのリプレイが面白いと言うので僕もやってみることにした。やはり日本人なので日本語で遊びたい。昔よくコンプティークとかに載っていたよね。ロードス島戦記的な。 このページを参考に、日本語にするためにGPTを使うことにした。 ちなみにGPT-3.5-Turboの日本語訳は、DeepLより安いらしい。 ソースコードは最後に掲載する。 リプレイProtagonist Description: 私は勇敢なサブロー・ゴータンダです。兄弟の仇を討つため、私の剣術は無敵です。ハック・アイの困難な任務を敢行して、彼の陰謀を阻止しましょう。勝利は私の側にあるのでしょうか？私が答えを見つけ出す時が来るでしょう。 Storyteller Description: ダンジョンマスター、あなたは想像力の大師であり、秘密の守護者であり、運命の指揮者です。あなたは無数
LangChainをFastAPI経由でUnityで利用する - Activ8 Tech Blog
こんにちは、エンジニアリングマネージャーの渡辺（@mochi_neko_7）です。 先日、LangChainというLLMを扱うPythonライブラリをDocker上で動かしてみた話を記事で紹介しました。 synamon.hatenablog.com 今回はその発展として、ローカルDocker上のLangChainをFastAPIを使ってAPIサーバー化して、APIを通してUnityからLangChainの機能を利用できることを紹介します。 特別高度なことはしておらず既存の技術やフレームワークの組み合わせになりますが、同じようなことを自分で実装してみたいという方の参考になれば幸いです。 構成 環境 前提 FastAPIのセットアップ APIの作成 APIの動作確認 Unity側のAPI呼び出しの実装 結果 まとめ メリット デメリット おわりに 構成 今回作成するシステムの全体構成は下記のよ
開発に使える？ChatGPTとプロンプトエンジニアリング - Qiita
こんにちは！逆瀬川 (@gyakuse) です！ 今日は開発に使うときのプロンプトの例を紹介します。ただ、これは一例に過ぎず、もっと雑な表現や工夫されたプロンプトを使っても良いでしょう。大事なのは、どのように情報を与えるとうまくin-context learningしてくれそうか、ということを考えながらプロンプトを渡してあげることだと思います。 だいじなこと ChatGPTのGPT-4を使いましょう ChatGPTをそのまま使う場合、オプトアウト申請し、受理されたことを確認しましょう オプトアウトしていても他者に会話履歴が見える状態になる等のトラブルもあったため、API経由のほうが安全です 会社のプログラム等は情シス部門と連携を取り、会社のポリシーを検討をしましょう 実装を依頼するプロンプト 「行いたいこと」「処理の流れ」「参照ドキュメント」という順で書いてあげると良いです。 サンプルプロ
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CyberAgent AI事業本部MLOps研修応用編
GitHub - astral-sh/rye: a Hassle-Free Python Experience
ついに pip に bpy が来た - Qiita
Windows＋Unity＋Pythonで箱庭ロボットを強化学習できるようにするための手順書 - Qiita
ローカルで RWKV-LoRA の日本語データセットでﾌｧｲﾝﾁｭｰﾝするメモ (3090x2 で 7B いけた. 14B はだめだった)
GitHub - nomic-ai/gpt4all: GPT4All: Run Local LLMs on Any Device. Open-source and available for commercial use.
GitHub - oobabooga/text-generation-webui: A Gradio web UI for Large Language Models.
無料・商用利用可なオープンソースの大規模言語モデル Dolly 2.0(dolly-v2-12b) を試してみた - Qiita
