並び順

ブックマーク数

期間指定

  • から
  • まで

1 - 13 件 / 13件

新着順 人気順

python parse json string into dictの検索結果1 - 13 件 / 13件

  • gpt-oss-120bをpythonとvLLMで触りながら理解する - ABEJA Tech Blog

    データサイエンティストをしている服部です。 OpenAIからgpt-ossというオープンモデルが登場しました。 早速ですが、このモデルを使いながら中身を理解していきたいと思います。 gpt-ossのモデル特徴 vLLM上で動かす 通常のtokenizerで動かす 最終出力と思考部分 chat templateも見てみる Tool Useを試す Built-in toolも試す Python blowser 複数のツールを同時並列で使えるか? まとめ We Are Hiring! gpt-ossのモデル特徴 openai.com 他にも紹介している記事はたくさんあるため手短に... 今回OpenAIからは2種類のモデル gpt-oss-120b と gpt-oss-20b がリリースされており、どちらもApache2.0ライセンスで提供されてます。 どちらのモデルもMoE(Mixture o

      gpt-oss-120bをpythonとvLLMで触りながら理解する - ABEJA Tech Blog
    • Agent Skills対応Agentを作ろう|はち

      1. はじめに2025年末にAnthropicがAgent Skillsという機能をオープンスタンダード化し、Xなどでもよく話題になっていると思います。MCP然りでAnthropicはこういったスタンダード化をするのが上手いなと感心させられます。 色々議論されていると思いますが、Agentの開発を行っている私的にAgent Skillsのメリットは以下の2点だと考えています。 再利用性:1度作ったSkillを別エージェントでも使いやすい。 段階的開示(progressive disclosure):そのSkillが必要になったときだけその詳細やスクリプトについてAgentが読み込むことができる。(プロンプトの圧縮につながる。) AnthropicとしてはあくまでClaude CodeやClaude APIでできることを増やしたいがためのオープンスタンダード化ということなのか、自作Agent

        Agent Skills対応Agentを作ろう|はち
      • python_modules.pdf

        Python3 OpenCV / Pillow / pygame / Eel / PyDub / NumPy / matplotlib / SciPy / SymPy / gmpy2 / hashlib, passlib / Cython / Numba / ctypes / PyInstaller / curses / tqdm / JupyterLab / json / psutil / urllib / zenhan / jaconv Copyright © 2017-2025, Katsunori Nakamura 2025 8 19 Python ‘ .py’ Python Python Windows PSF Python py .py Enter macOS Linux PSF Python python3 .py Enter Anaconda Prompt Python p

        • Why I use attrs instead of pydantic

          This post is an account of why I prefer using the attrs library over Pydantic. I'm writing it since I am often asked this question and I want to have something concrete to link to. This is not meant to be an objective comparison of attrs and Pydantic; I'm not interested in comparing bullet points of features, nor can I be unbiased since I'm a major contributor to attrs (at time of writing, second

          • AWS公式のECSハンズオンがとても良かった!! - Qiita

            はじめに お疲れ様です。矢儀 @yuki_ink です。 こちらのAWS公式ハンズオンをやってみました。 ECSとFargate/EC2を利用した環境構築から、CI/CDパイプラインを利用したデプロイまで、一通り体験できる素晴らしいハンズオンでした。 次のようなみなさんにおすすめです。 ECSを知識として知ってはいるが、実際に触ったことがない コンテナの何が優れているのか、実感を持っては理解できない CI/CDパイプラインでコンテナをデプロイしてみたい ハンズオンで構築する環境の構成イメージはこちら。 1. VS Code Serverの構築 このハンズオンでは、開発環境として Visual Studio Code Server (VS Code Server) を利用するとのことで、まず、CloudFormationでVS Code Serverを構築していきます。 ハンズオンページの

              AWS公式のECSハンズオンがとても良かった!! - Qiita
            • What's New in Emacs 28.1?

              Try Mastering Emacs for free! Are you struggling with the basics? Have you mastered movement and editing yet? When you have read Mastering Emacs you will understand Emacs. It’s that time again: there’s a new major version of Emacs and, with it, a treasure trove of new features and changes. Notable features include the formal inclusion of native compilation, a technique that will greatly speed up y

              • Vim9 script for Python Developers · GitHub

                vim9script4pythondevelopers.md Vim9 script for Python Developers Vim9 script�Vim script��������������������������������������������������系��� def������義����������Vim script��vim9script�����使����������(vim9script���

                  Vim9 script for Python Developers · GitHub
                • はじめての自然言語処理 Transformer 系モデルの推論高速化の検証 | オブジェクトの広場

                  今回は Transformer 系のモデル、具体的には BERT, T5, GPT の推論を高速化してみます。高速化手法として FasterTransformer, Torch-TensorRT, AWS Neuron を用い、素 の transfomers に比べ、どの程度速くなるか(ならないか)、利点・欠点を確認してみましょう。 1. はじめに 今回は Transformer 系のモデル、具体的には BERT, T5, GPT の推論を様々な技術を使って高速化してみます。 高速化の元ネタは Hugging Face の transformers1 縛りとして、素の transformers で推論する場合に比べ、 どの程度速くなるか(ならないか)見てみましょう。 推論を高速化する技術としては FasterTransfomer2, Torch-TensorRT3, AWS Neuron(

                    はじめての自然言語処理 Transformer 系モデルの推論高速化の検証 | オブジェクトの広場
                  • Using GPT-4o for web scraping

                    tl;dr; show me the demo and source code! I’m pretty excited about the new structured outputs feature in OpenAI’s API so I took it for a spin and developed an AI-assisted web scraper. This post summarizes my learnings. Asking GPT-4o to scrape data The first experiment was to straight ask GPT-4o to extract the data from an HTML string, so I used the new structured outputs feature with the following

                    • JSON is not JSON Across Languages | Dochia CLI Blog

                      Introduction: These Aren’t the JSONs You’re Looking For JSON (JavaScript Object Notation) was designed as a simple, lightweight, and human-readable data interchange format, often positioned as a more accessible alternative to XML. It has become the de facto standard for web APIs and system integration. However, while the specification itself is straightforward, different programming languages and

                        JSON is not JSON Across Languages | Dochia CLI Blog
                      • Pictures of a Working Garbage Collector

                        Screencast If you click on this screenshot, you'll see OSH running ./configure from CPython's tarball, with GC debug output. This is: 16K lines of gnarly shell generated by GNU autoconf Running in our shell interpreter, written in ~40K lines of typed Python. But, it's translated to ~80K lines of pure C++! That generated C++ runs on top of a ~4K line runtime of garbage collected data structures, an

                          Pictures of a Working Garbage Collector
                        • GitHub - ComfyUI-Workflow/awesome-comfyui: A collection of awesome custom nodes for ComfyUI

                          ComfyUI-Gemini_Flash_2.0_Exp (⭐+172): A ComfyUI custom node that integrates Google's Gemini Flash 2.0 Experimental model, enabling multimodal analysis of text, images, video frames, and audio directly within ComfyUI workflows. ComfyUI-ACE_Plus (⭐+115): Custom nodes for various visual generation and editing tasks using ACE_Plus FFT Model. ComfyUI-Manager (⭐+113): ComfyUI-Manager itself is also a cu

                            GitHub - ComfyUI-Workflow/awesome-comfyui: A collection of awesome custom nodes for ComfyUI
                          • Hay - Custom Languages for Unix Systems

                            Example Hay could be used to configure a hypothetical Linux package manager: # cpython.hay -- A package definition hay define Package/TASK # define a tree of Hay node types Package cpython { # a node with attributes, and children version = '3.9' url = 'https://python.org' TASK build { # a child node, with Oil code ./configure make } } This program evaluates to a JSON tree, which you can consume fr

                            1