ソーシャル経済メディア「NewsPicks」で推薦や検索などのアルゴリズム開発をしている北内です。Pythonは頻繁に新機能や便利なライブラリが登場し、ベストプラクティスの変化が激しい言語です。そこで、2024年2月時点で利用頻度の高そうな新機能、ライブラリ、ツールなどを紹介したいと思います。 この記事では広く浅く紹介することに重点を置き、各トピックについては概要のみを紹介します。詳細な使用方法に関しては各公式サイト等での確認をおすすめします。なお、本記事ではOSとしてmacOSを前提としています。 環境構築 Pythonの環境構築はpyenvとPoetryの組み合わせがもっとも標準的でしょう。 以下の手順でpyenvとPythonをインストールできます。 brew install pyenv # Bashの場合 echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.ba
MCP（Model Context Protocol）を活用したJグランツ補助金検索システムの実装例｜デジタル庁
デジタル庁プロダクトマネージャーユニットの土岐竜一です。事業者の手続システム総括班で、Jグランツを含む事業者向けシステムなどを担当しています。 この記事では、デジタル庁が運用する補助金電子申請システム「Jグランツ」のAPIを、Anthropic社が提唱するModel Context Protocol（MCP） によりラッピングし、LLMから利用可能なシステムのサンプル設計および実装について説明します。 具体的には、Pythonで簡単に実装できるFastMCPフレームワークを利用し、Jグランツの補助金検索や詳細の取得などの実用的な機能を備えたMCPサーバーを例として実装します。なお、本記事におけるコードはGitHubよりダウンロード可能です。 本実装例で実現できること今回紹介するMCPサーバーを利用すると、LLM（Claudeなど）を通じて、以下のような自然言語によるJグランツの補助金検索や
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
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
Cargo.tomlにはデフォルトのメタデータとPyO3の依存関係（バージョン）などが記載されています。また、pyproject.tomlにはビルドツールとしてmaturinが使用されることなどがあらかじめ定義されています。 注目すべきはRustスクリプトを記述するsrc/lib.rsファイルです。以下のようなscaffold（足場）が最初から記載されています。 src/lib.rsにデフォルトで記載されているscaffold 1 use pyo3::prelude::*; 2 3 /// Formats the sum of two numbers as string. 4 #[pyfunction] 5 fn sum_as_string(a: usize, b: usize) -> PyResult<String> { 6 Ok((a + b).to_string()) 7 } 8 9
【Pythonのパッケージ管理に悩む方へ】パッケージ管理ツールRyeを使ってみた | DevelopersIO
こんちには。 データアナリティクス事業本部 インテグレーション部 機械学習チームの中村です。 今回はRyeを使ったPythonの実行環境構築についてご紹介します。 Ryeについて RyeはRustで実装された、Python環境をワンストップで管理できるツールとなっています 今まではpyenv + poetryやpyenv + pipenvなどpyenvとの組み合わせで構築が必要だったものが、RyeだけでPythonインタープリタ含めて管理することが可能です。 RyeはRustのrustupとcargoにインスパイアされた、Pythonの新しいパッケージング体験を構築する実験的な試みとなっており、作者により「Production Readyではない」と紹介されていますが、検証用等個人で使用するには使い勝手はかなり良かったのでご紹介致します。 公式ページは以下となります。 セットアップ インス
はじめにこの記事は、初めてStable DiffusionのLoRAを作成する方に向けた解説です。わかりづらかったらすみません。 この解説ではSDXLベースのIllustrious-XL-v1.1で二次元イラストのキャラクターのLoRAを作成します。 注意すでにWebUIの環境構築と生成ができていて生成に慣れている前提のガイドとなります。 GitとPython3.10または3.11が必要です。 Windows向けのガイドです。 また、NVIDIA GeForce RTXグラフィックボード(VRAM 8GB以上)と32GB以上のメインメモリが搭載された高性能なパソコンが必要です。 そもそもLoRAってなんぞや？Low-Rank Adaptationが正式名称です。 難しくいうと、ウェイトとデータセットの差分を出力するものです。低ランクの行列に分解してからファインチューンすることで少ないメモリ
pytest でテストケース毎に DB を自動的に初期化して、テスト開発体験を向上させる - SalesNow Tech Blog
概要 Web バックエンドのテストコードを書く場合、その多くは DB に依存していることが多いです。 DB 関連のテストは、テストデータの準備やテストケース毎の DB 処理化を適切に行うことが重要ですが、手間がかかる場合あるため、Mock で擬似的にテストしてしまうことも多いかと思います。 ただ、Mock を使ったテストは本質的な問題を検知できない意味のないテストになってしまう可能性があり、可能な限り DB の Mock を行わずに、実際の DB を使用してテストすることが望ましいと考えています。 本記事では、pytest、sqlalchemy、PostgreSQL を使った場合に、テストケース毎に DB を簡単に初期化しつつ、テストケース毎の前提データ登録も簡単うことでテスト開発体験を向上させる方法を紹介します。 前提環境 本記事では、以下の環境を前提として説明いたします。 python
バージョンについては2025年2月時点での数字です。UbuntuのシステムPythonの場合、同じリリースでもマイクロバージョン（X.Y.Zの「Z」の部分）についてはアップグレードされることがあります。 UbuntuではもともとPython 2を使っていました。その後、Python 3へと段階的に移行し、2017年10月にリリースされた17.10からデスクトップ版でもPython 2が標準ではインストールされなくなりました。それからもPython 2のパッケージ自体は存在したのですが、2024年4月の24.04までにPython 2関連パッケージはすべてインストールできないようになっています。 ちなみにリリースによっては、「複数のバージョンのPython」を提供していることもあります。たとえばUbuntu 22.04 LTSのシステムPythonのバージョンは3.10.6ですが、「py
We recently added Python support to Wasm Language Runtimes. This article provides an overview of how Python works in WebAssembly environments and provides a step by step guide on how to use it. At VMware OCTO WasmLabs we want to grow the WebAssembly ecosystem by helping developers adopt this new and exciting technology. Our Wasm Language Runtimes project aims to provide up-to-date, ready-to-run We
それぞれのツールに関する詳しい説明は本記事では行いません。詳しく知りたい方は、ツール名のリンクから公式ドキュメント等を参照してみてください。 上記の表に挙げたツール群にはそれぞれに特徴があります。pyenv、venv、pipのように単一機能に特化したものから、Condaのようにデータサイエンスや機械学習プロジェクトで使用される複雑なパッケージの依存関係や環境管理をサポートするツール、PoetryのようにPythonパッケージインデックス（PyPI）への公開をサポートするツールなど、開発シーンに合わせて選択することができます。 uvとは uvは2024年の2月中旬に発表されたばかりの新しいパッケージ管理ツールです。Rustで書かれており、ここ最近で飛躍的に使用されるようになったRust製のPythonリンター＆フォーマッター「Ruff」を開発しているAstral社によって提供されています[1
福田（@JunyaFff）です。本連載Python Monthly Topicsで2024年3月に公開したRust製のPythonパッケージ管理ツール「uv」を使ってみよう で紹介した「uv」が、さらなる進化を遂げました。今回は、その新機能を紹介します。 はじめに Astral社が開発するRust製の高速なpipの代替ツール「uv」がパッケージマネージャーとして8月にアップデートされました。pipの代替ツールとしてだけでなく、Pythonプロジェクト、コマンドラインツール、単一ファイルスクリプトさらにPython自体を管理できるようになりました。uvは、pipやpipx、venv、poetryやpyenvのような機能を包括していると言え、そしてそのすべてが非常に高速に動作します。 本記事では、アップデートした「uv」の新機能を中心に紹介します。 基本的な使い方は Rust製のPythonパ
オープンソースの音声認識モデルのWhisperを使うと、手軽に高品質な音声認識（文字起こし）が可能となる。今回は、Whisperを利用して簡単に使えるリアルタイム音声認識ツールを作ってみよう。 リアルタイム音声認識ツールを実行しているところ 音声認識モデルのWhisperとは 「Whisper」は、ChatGPTで有名なOpenAIが公開しているオープンソースの音声認識モデルだ。高精度な音声認識モデルで、英語だけでなく日本語を含めた多言語の音声をテキストに変換できる。ノイズの多い環境でも高い認識精度を誇り、議事録作成や字幕生成、自動文字起こしなどに活用されている。 Pythonから簡単に扱える点も魅力で、柔軟な応用が可能となっている。そこで、今回は、Pythonでリアルタイムの音声認識ツールを作ってみよう。 音声認識モデルのWhisperを公開しているWebサイト 音声認識に使うライブラリ
CIの時間を(できるだけ楽して)半分にしてみた - Nealle Developer's Blog
こんにちは、ニーリーの佐古です。 現在開発速度や開発者体験の向上のため、取り組みの諸々を遂行しています。 開発者体験とCI 天井の雨漏りが4か月ほど止まらないので私の開発者体験は酷いことになっています。 さて、皆さんCIの待ち時間はお好きですか？私は大嫌いです。 弊社バックエンドリポジトリのPR時CIはプロダクトの成長に合わせて実行時間が順調に伸びており、 開発速度と開発者体験の双方に悪影響をもたらしていました。 実は別チームで改善のための試みがなされたことはあったのですが、 そこで行き当たった問題をある程度解決してどうにかエピソードになる程度の成果を得られたので 簡単に記しておこうと思います。 前提 プロダクトはDjangoで、リポジトリはGitHubで管理されています。 AS-WAS ついこないだまでのPR時CI。 こちらがもともとのGitHub CIのグラフです。 正直経験上そこまで
Browser UseのWeb UIを使いながらAIエージェントの業務システムへの適用を考える | DevelopersIO
はじめに ブラウザ操作を自動化する「Browser-Use」は、Pythonコードから呼び出すことができるツールです。生成AIの機能を使って非常に簡単にWebサイトを操作することができます。今回は、この機能を更に簡単に利用するためのWeb UIが公式からリリースされましたので試してみます。動作確認をしながら業務システムへの適用も考えてみたいと思います。 セットアップ Githubから必要なコードを取り出してセットアップを行います。 PC環境は以下です。 ・macOS Sequoia 15.2 pip install --upgrade pip pip install uv uv venv --python 3.11 source .venv/bin/activate git clone https://github.com/browser-use/web-ui.git cd web-ui
先日、LINE(現LINEヤフー)のNLP Foundation Devチームから日本語言語モデルが公開されました。(以降LINE LLMと表記します) 36億パラメータの日本語言語モデルを公開しました Instruction Tuningにより対話性能を向上させた3.6B日本語言語モデルを公開します でも「NVIDIAのGPUがないと動かないんでしょ」と、試していない人も多いんではないでしょうか。 そこでこのブログでは、MacでLINE LLMを動かす手順をまとめたいと思います。 Windowsや他のLLMでもほぼ同じ手順で動かせるはずです。 次のような手順で進めます。 pythonインストール ライブラリインストール 1.7Bのサンプルコードを動かす チャットインタフェースで1.7Bを動かす CTranslateによる3.6B llama.cppによる3.6B Pythonインストール
こんにちは。CX事業本部Delivery部のakkyです。 少々旧聞となりますが、今年9月にMojo言語がローカルで実行できるようにリリースされました。 MojoはSwiftの開発者が立ち上げたModular社が開発している新しいプログラミング言語で、Pythonの文法とRustのメモリ安全性を兼ね備えたコンパイラ型プログラミング言語です。 AI開発に使用することが想定されていて、SIMDのファーストクラスサポートなども特徴的です。実際にllama2.mojoというLlama2の実行環境の実装も行われています。 現在はPythonとの完全な互換性はありませんが、Pythonインタプリタを呼び出すことでPythonコード/ライブラリを呼び出すことができ、将来的にはMojo自体がPythonのスーパーセットとなることを目指しているそうです。 10月19日にはMacのApple silicon(
dbtでCIを実現するために、Github ActionsでAWSのVPC越えしたい。 - KAYAC Engineers' Blog
この記事はTech KAYAC Advent Calendar 2023の8日目の記事です。 こんにちわ。その他事業部SREチームの@mashiikeです。 最近、風変わりな記事を連投しているのですが、今回も風変わりです。 ひとことで要約すると、 私は！Github Actionsから！Redshiftにアクセスしたいんだ！！！ です。 TL;DR dbtのCIを実現したい。ローカルのunit-testはできてるんだが、Github ActionsからRedshiftへのアクセスに難がある。 Github ActionsからRedshiftにアクセスするために頑張ってみた。 kayac/ecspressoで踏み台となるECS Taskを立ち上げる。 fujiwara/ecstaでportforwardingする。 mashiike/redshift-credentials で一時認証情報を
AI自作レビュー、「USBケーブルの種類を見分けるAIモデル」をトレーニングしてAIカメラを作ってみた【Raspberry Pi AI Camera】
2024年9月に登場した「Raspberry Pi AI Camera」は、カメラセンサー内にAI処理用のプロセッサを内蔵しており、カメラそのものにAIモデルを読み込ませてAIカメラとして使うことができます。ドキュメントも充実しており、比較的簡単にAIモデルを自作できそうだったので、実際に「USBケーブルの種類を見分けるAIモデル」をトレーニングして実行してみました。 Raspberry Pi AI Camera – Raspberry Pi https://www.raspberrypi.com/products/ai-camera/ Raspberry Pi -Ultralytics YOLO ドキュメント https://docs.ultralytics.com/ja/guides/raspberry-pi/ SONY IMX500 - Ultralytics YOLO Docs h
AI Agentがブラウザを操作する「Browser Use」を試してみよう！｜marumarumaru
「Browser Use」って何？先日、いつも通りXを徘徊してたらLangChainのアカウントから面白いポストを発見。 AI Agentがブラウザに簡単にアクセスできるっぽい。 🛜 Browser Use Make websites accessible for AI agents 🤖 Browser use is the easiest way to connect your AI agents with the browser Use any LLM supported by LangChain (e.g. gpt4o, gpt4o mini, claude 3.5 sonnet, llama 3.1 405b, etc.)https://t.co/x9hRshFEk5 pic.twitter.com/28n9697WJU — LangChain (@LangChainAI) D
前置き GPUを利用したディープラーニングの環境構築において、GPUのドライバやCUDAの諸々の設定は初学者が誰しも嵌る最初の難関と言える。私自身これまではネットの情報をあれこれ試して上手く行けばOKで済ませていたが、この辺で今一度正しく理解しておきたい。そこでこの記事を通して、GPU/CUDAとPyTorchの環境構築で遭遇する様々なバージョンの識別とその意味を理解することを目的とする。なお、細かなインストール方法やエラー対応などは本記事では扱わない。また、グラフィックボード/グラフィックカードと呼ぶべきところをGPUと表現している点もご容赦いただきたい。 [注意] この記事はGPU/CUDA素人が書いているので、細かな用語や名称の間違いが多分に含まれていると思われる。間違っていたらごめんなさい。また、事例として紹介しているバージョン番号は当然ながら時が経つにつれ古くなるので注意。 GP
How to improve Python packaging, or why fourteen tools are at least tw
There is an area of Python that many developers have problems with. This is an area that has seen many different solutions pop up over the years, with many different opinions, wars, and attempts to solve it. Many have complained about the packaging ecosystem and tools making their lives harder. Many beginners are confused about virtual environments. But does it have to be this way? Are the current
って、いつもやってました（笑）。まあ、見るからに、野蛮ですね。 ところが、先日久しぶりにDebian sidにはない無いモジュール（pycoingecko）が必要になって、いつものようにpip3を実行しました。そしたら突然のエラーですよ！ $ pip3 install --user pycoingecko error: externally-managed-environment × This environment is externally managed ╰─> To install Python packages system-wide, try apt install python3-xyz, where xyz is the package you are trying to install. If you wish to install a non-Debian-packag
This is a guest post from Michael Kennedy, the founder of Talk Python and a PSF Fellow. Welcome to the highlights, trends, and key actions from the eighth annual Python Developers Survey. This survey is conducted as a collaborative effort between the Python Software Foundation and JetBrains’ PyCharm team. My name is Michael Kennedy, and I’ve analyzed the more than 30,000 responses to the survey an
やっと来たAMD最初の一歩。DirectMLでAMD GPUを動かす 定期的にAMDｘSD x Winのことを調べていますが、今回この記事に行き当たりました。Running Stable Diffusion on Windows with an AMD GPU Unfortunately, in its current state, it relies on Nvidia’s CUDA framework, which means that it only works out of the box if you’ve got an Nvidia GPU. Fear not, however. Because Stable Diffusion is both a) open source and b) good, it has seen an absolute flurry of activ
公開日：2022年8月23日 最終更新日：2023年1月16日 はじめに 環境構築 実行方法 学習済みパラメーター「sd-v1-4.ckpt」のダウンロード リポジトリのクローン 「sd-v1-4.ckpt」の移動 いよいよ実行 結果 つづき 動作確認できたその他の環境 CUDA 11.3.1 1 2 CUDA 11.6.2 1 2 VRAM不足に直面したら 更新履歴（2022年10月11日） バージョン2.1 はじめに最近「DALL-E2」や「Midjourney」など文章から画像を生成するAIが流行っています。 その一つが今回紹介する「Stable Diffusion」です。 「Stable Diffusion」の特徴はオープンソースで公開されていることであり、ローカル環境で実行可能です。 もちろんWeb上で簡単に試すことも可能で、こちらにデモンストレーションが公開されています。 hu
Introducing the AWS Integrated Application Test Kit (IATK) | Amazon Web Services
AWS Compute Blog Introducing the AWS Integrated Application Test Kit (IATK) This post is written by Dan Fox, Principal Specialist Solutions Architect, and Brian Krygsman, Senior Solutions Architect. Today, AWS announced the public preview launch of the AWS Integrated Application Test Kit (IATK). AWS IATK is a software library that helps you write automated tests for cloud-based applications. This
Dataflow with Python practical setup guide - LegalOn Technologies Engineering Blog
こんにちは、LegalOn Technologies検索・推薦チームの志水です。 私たちのチームでは Elasticsearch へのデータのインデキシングをCloud PubSub を queue として挟んで非同期にしており、その処理にDataflowを活用しています。Dataflow(=Google managed Apache Beam) はサーバーレスでスケーラブルなデータ処理を得意としています。 Python を用いたDataflowの活用については、例えばこちらの記事が網羅的です。 この記事では似たような観点に加え、Docker上で動かす工夫やintegration testの工夫も合わせて書いていければと思います。 全体像 パッケージ構成 pyproject.toml (Poetry) Pipeline Integration test DoFnのテスト DirectRun
2025年のPython環境はここまで 簡単 になりました！ 環境構築ツールパビリオン クイックツアー 2025/09/06 大吉祥寺.pm LT nikkie 「2025年の今、みんなに聞いてほしいこと」（プロポーザルのテーマ） 2025年時点のPython環境が著しく簡単になっていることを全力で伝えます（プロポーザル） 2025年は 大阪・関西万博 の年です この5分だけ ここは万博 です 「うわ〜！大屋根リングだ〜〜」 Python環境構築パビリオン🏛️ 「興奮してきたな。入ってみよう。ウィーン」 本パビリオンは、Python環境の パラダイムシフト を展示しています 前説 uvを使った3つの展示 前説：Pythonとライブラリ Web開発・機械学習・自動化などなど、便利なライブラリが PyPI にたくさん公開されているPythonなのですが... ライブラリはどこにインストールさ
テキストプロンプトを変えて、同じラフ画から異なった画像を生成できます。 プロンプト「firework」（花火）と変更し、先程のラフ画の位置を変えて背景を付け加えて描くと このようなイラストが生成されました。 動画をご覧になるとわかりますが、一筆一筆に反応して画像が生成されるので、生成結果を見ながらラフ画を修正して望むイラストを生成できます。 ご紹介したリアルタイムの画像生成は、ぺイントソフトKritaとその拡張機能krita-ai-diffusionを使用して実現しています。 kritaと拡張機能krita ai diffusionについて 今回ご紹介するペイントソフトKritaと拡張機能であるkrita-ai-diffusionの関係についてご説明します。 Krita Kritaはオープンソースで開発されているペイントソフトです。 色管理、変形やレイヤー機能など搭載した高機能なペイントソ
画像生成AIツール『Stable diffusion web UI』インストール手順まとめ【保存版】| 自由生活情報サイト！コスパルタイム
画像生成AI（人工知能）ツール『Stable diffusion web UI』のインストール手順、基本的な使い方、日本語化、エラー解決、無料で利用する方法、操作パネル（UI）概要、LoRaの使い方、プロンプト、スプリクト等を解説します。 ◆『SD-WebUI拡張機能コントロールネット＆オープンポーズエディターの使い方』 『Stable diffusion web UI』の超おすすめ拡張機能『コントロールネット＆オープンポーズエディター』の実用的な使い方を写真＆YouTube動画で解説。↓ SD-WebUI拡張機能コントロールネット＆オープンポーズエディターの使い方ＡＩ画像生成ツール『Stable diffusion web UI』用の超おすすめ拡張機能『コントロールネット＆オープンポーズエディター』の実用的な使い方を写真付き説明＆YouTube動画で詳しく解説します💕 画像生成AIツー
なんJLLM部 避難所
0001名無しさん＠ピンキー 転載ダメ (ﾜｯﾁｮｲ e249-iArR)2023/12/17(日) 21:48:59.66ID:???0 !extend::vvvvv:1000:512 !extend::vvvvv:1000:512 AIに色々なことをしゃべってもらうんやで そこそこのデスクトップPC（できれば＋3060 12GB以上）でもなんぼか楽しめるで 自薦・他薦のモデルやツールは>>2以降 本スレ なんJLLM部 ★6 https://fate.5ch.net/test/read.cgi/liveuranus/1701542705/ VIPQ2_EXTDAT: default:vvvvv:1000:512:: EXT was configured 0002名無しさん＠ピンキー (ﾜｯﾁｮｲ e249-iArR)2023/12/17(日) 21:50:26.11ID:???0 初心
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Demucsは音楽データをAIを使ってドラム・ベース・ボーカル・その他に高精度に分離するツールです。 詳細は試用記事やサンプルを見てもらうとして、音楽ゲーム(BeatSaber)の譜面作成の音取りに便利そうなので紹介したいのですが、一般の人には結構ハードルが高いです。 GUI版のDemucs-Guiもありますが、Demucs v3で開発が止まっていて最新のv4には対応していません。 →現在はv4に対応しています。 DemucsのインストールはPythonでpip installするだけですが、環境を汚さないようにvenvで仮想環境を作っ
一枚絵があれば動く。Talking-Head-Anime-3のインストールして、ポーズデータでスムーズに動かすーAPI編｜めぐチャンネル
夜宣伝 1枚の立ち絵イラスト用意があればモデリングやパーツ分け不要ですぐにVTuberになったりできます！ Talking Head Anime 3 SWhttps://t.co/hKO1VfCDmz Talking Head Anime 3 SW Plus (NDI, Spout出力対応＆個人商用利用可ver.) https://t.co/7Gy2oAoIG3 https://t.co/y0amBEd2V2 — あわいろ (@pale_color) January 30, 2024 Talking Head Anime 3に需要はあるのか手軽に動かしたい、2Dや3Dの制御は大変、キャプチャして変換をするにはちょっと作業が重い、など、とにかくかんたんに動くキャラが欲しいという方々向けです。手や足は動きませんし、物理演算をするわけでもないので髪の毛は揺れませんが、上半身は十分にスムースに動い
はじめに browser-use-webuiは、AIエージェントによるブラウザ操作を簡単に実現できるツールです。今回は、セットアップから実際の使用例まで詳しく解説します。 browser-useのwebui を動かしてみた！ 確かにこれは面白い！！！ https://t.co/Uzj8YOrRvb pic.twitter.com/D3JGkRX8EU — Maki@Sunwood AI Labs. (@hAru_mAki_ch) January 4, 2025 🔧 セットアップ方法 前提条件 Python 3.11以上が必要（この例ではPython 3.12.5を使用） パッケージマネージャーとしてuvを使用（高速なインストールが可能） インストール手順 仮想環境の作成: uv venv --python 3.12 .venv\Scripts\activate browser-useのイ
「トレーニング中に推論プロセスをシミュレートし、KV キャッシュを使用して自己回帰ロールアウトを実行することで、自己回帰ビデオ拡散モデルをトレーニング」することにより、「トレーニングとテストの分布の不一致が解決され、最先端の拡散モデルの品質に匹敵する、単一の RTX 4090 でのリアルタイムのストリーミング ビデオ生成が可能」となったらしいSelf Forcingを試してみます。 使用するPCはドスパラさんの「GALLERIA UL9C-R49」。スペックは ・CPU: Intel® Core™ i9-13900HX Processor ・Mem: 64 GB ・GPU: NVIDIA® GeForce RTX™ 4090 Laptop GPU(16GB) ・GPU: NVIDIA® GeForce RTX™ 4090 (24GB) ※外付け ・OS: Ubuntu22.04 on WS
VPC上にデプロイしたSIEM on Amazon ESで既存S3バケットのログを分析してみた | DevelopersIO
既にS3バケットにログを収集しているんだけど、このままだとSIEM on Amazon ESで分析できない? こんにちは、のんピ です。 前回、以下の記事を投稿しました。 内容は、SIEM on Amazon ESのスタックが作成したログ収集用S3バケットに、CloudTrailや、VPC Flow Logs、FSx for Windows File Serverのファイルアクセス監査ログを保存して、可視化するといったものです。 以下、AWS公式ドキュメントの図を見ると、ログ収集用S3バケットのデータ保存は3パターンがあることがわかります。 抜粋: SIEM on Amazon Elasticsearch Service - アーキテクチャ Kienesis Data Firehoseを使用して、ログ収集用S3バケットにログを転送する サービスのログの出力先を、ログ収集用S3バケットに指定
はじめに PyAirbyteがリリースされました。(2024/03/16時点ではBeta版なのでご注意を) PyAirbyteはExtractのコネクタ部分をPythonのライブラリとして提供してPandasに格納するという機能を提供しているらしい。 つまり、BigQueryのクライアントと合わせればExtractとLoadの部分を過疎結合にしつつ、スケジューラーでPythonを呼び出すだけのシンプルなData Ingest Pipelineを作ることが可能なのでは！？ということで検証します。 個人的に考えるData Ingestツールの抱える課題点 FivetranのようなSaaSを使い始める際は規約確認や、契約がとても面倒 Airbyteは契約関連の面倒な部分は無いが、運用工数が大きすぎる worker, sever, temporal, api, dbなどなど(ちゃんと拡張性を考えて
Deepseek-coder-v2で無料のGitHub Copilotの実現について - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
1. はじめに こんにちは、グループ研究開発本部 次世代システム研究室のT.D.Qです。今回は、DeepSeek-Coder-V2とContinue.devを使用して、無料でGitHub Copilotのようなコーディング支援環境を構築する方法をご紹介します。GitHub Copilotは有料サービスですが、オープンソースのDeepSeek-Coder-V2とContinue.devを利用することで、同様の機能を無料で実現できます。 1. DeepSeek-Coder-V2の概要 DeepSeek-Coder-V2はコードインテリジェンスの限界を押し広げる強力なオープンソース言語モデルであり、一般的な言語スキルも強力に維持しています。その性能は、多くのコーディングおよび数学ベンチマークにおいて、GPT-4 Turboなどのクローズドソースモデルに匹敵するか、あるいはそれを上回ります。 De
前回のエントリーでは、Dev Containersの動作原理を理解したのでそれにあわせたPython環境を作っていきます。 ベースの環境まずリポジトリのフォルダを作ります。python-devとします。 ここをVSCodeで開き、Dev Containersの設定をしていきます。左下のリモートのボタンを押して Add Dev Container Configuration Files… を選択します。 基本のPython3を選びます。公式を選んでおくのが吉。オプションでPythonバージョンを選びます。Apple Silliconは-busterついているのを選べって言ってますね。半年前にスクリーンショットを撮ったときは3.11までしかありませんでしたが、今は3.12も選べます。 Pythonのイメージをインストールすると、有名どころのツールはすでにインストール済みとなっていますこの辺りは
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2024年のPythonプログラミング - Uzabase for Engineers
Python Web UIフレームワークで作るデスクトップアプリ | gihyo.jp
PythonとRustの融合：PyO3/maturinを使ったPythonバインディングの作成入門 | gihyo.jp
Stable DiffusionのLoRAのつくりかた｜RedRayz
第850回 UbuntuにおけるシステムPythonと、Pythonの仮想環境を使い分ける方法 | gihyo.jp
Adding Python WASI support to Wasm Language Runtimes
Rust製のPythonパッケージ管理ツール「uv」を使ってみよう | gihyo.jp
さらなる進化を遂げた「uv」の新機能 | gihyo.jp
ゼロからはじめるPython(128) Whisperでリアルタイム音声認識ツールを作ってみよう
LINE LLMをMacで動かす - きしだのHatena
新しいPython風プログラミング言語Mojoを試してみた | DevelopersIO
GPU/CUDAとPyTorch周りの様々なバージョンを理解する - yag's blog
俺流！PEP668とうまくやっていく方法
The State of Python 2025 | The PyCharm Blog
とうとうRyzen + RADEONのAMD環境にもWindowsで動くStable
画像生成AI「Stable Diffusion」をローカル環境で実行する - パソコン関連もろもろ
2025年のPython環境はここまで簡単になりました！ 環境構築ツールパビリオン クイックツアー
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Demucs v4の簡単インストーラ - Qiita
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WSL2でSelf Forcingを試してみる｜noguchi-shoji
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Dev Containersの始め方(2) : Python環境 | フューチャー技術ブログ