GraphRAGシステムの使い方：初心者向け完全ガイド - Sun wood AI labs.2
GraphRAGのインストール まずは、GraphRAGをインストールしましょう。Pythonの環境（バージョン3.10から3.12）が必要です。 !pip install graphrag ├── create_final_community_reports ├── create_final_text_units ├── create_base_documents └── create_final_documents �[?25h �[32mAll workflows completed successfully.�[0m MS公式のGraphRAGに挑戦中。。。 indexに時間がかかってます。。。 https://t.co/CG3M6tMiO4 pic.twitter.com/cDgxxTnbtl — Maki@Sunwood AI Labs. (@hAru_mAki_ch) Jul
GitHub Actionsで実現する高度なイシュー管理: 安野たかひろ都知事選マニフェストリポジトリの自動化ワークフロー解説 - Sun wood AI labs.2
ワークフローの概要 このGitHub Actionsワークフローは以下の主要な機能を持っています： 新しいイシューが開かれたときに自動的に起動 イシューの内容を分析し、不適切なコンテンツをチェック 既存のイシューとの重複を検出 必要に応じてラベルを付与 ワークフローの詳細解説 トリガーとパーミッション設定 name: Issue Review on: issues: types: [opened] permissions: issues: write contents: read このセクションでは、ワークフローの名前を定義し、トリガー条件とパーミッションを設定しています。 on.issues.types: [opened]: 新しいイシューが開かれたときにワークフローが起動します。 permissions: ワークフローがイシューの読み書きと、リポジトリコンテンツの読み取りを行うための権
Pythonで3Dネットワークグラフを作成する方法 - Sun wood AI labs.2
はじめに ネットワークグラフは、複雑なデータの関係性を視覚化するのに非常に役立ちます。しかし、3Dのネットワークグラフとなると、その作成方法がよく分からないという方も多いのではないでしょうか。 そこで本記事では、Pythonを使って3Dネットワークグラフを作成する方法を、初心者の方でも理解できるよう、丁寧に解説していきます。題材としては、ビクトル・ユーゴーの小説『レ・ミゼラブル』に登場するキャラクター同士の関係性を、3Dグラフで表現してみましょう。 3Dネットワークグラフを作成するメリット 3Dネットワークグラフを作成するメリットは主に以下の3点です。 複雑な関係性を視覚的に把握できる インタラクティブな操作で様々な角度から眺められる 見栄えのする洗練されたグラフになる 平面的な2Dグラフでは表現しきれない情報も、3D空間を活用することでより直感的に理解することができるのです。 必要なライ
GluonTSで始める深層学習による時系列予測 - Sun wood AI labs.2
深層学習を用いた時系列予測の世界へようこそ！この記事では、PythonのパッケージGluonTSを用いて、初心者でも時系列予測を理解し、実践できるようになるための完全ガイドを提供します。 時系列予測とは何か？ 時系列予測とは、過去のデータに基づいて未来の出来事を予測することです。特に、時系列データ（時間とともに変化するデータ）の将来の値を予測することを指します。例えば、電力会社は電力需要を予測し、それに合わせて発電量を調整します。 時系列予測では、過去の観測可能な行動が未来にも継続するという暗黙の仮定に基づいています。例えば、人々は一般的に夜間よりも日中に多くのエネルギーを消費し、夕方にはテレビを視聴し、夏にはエアコンを使用します。 しかし、予測不可能なイベント（例えば、パンデミックによる旅行制限）は予測できません。したがって、時系列予測は、根本的な変化が起こらないという条件下で、通常の事
時系列基盤amazon chronos-t5を触ってみた（Google Colab） - Sun wood AI labs.2
はじめに 今回は、HuggingFaceで公開されている時系列予測用の強力なモデル「amazon chronos-t5」を使って、電力変圧器の温度予測に挑戦します！ chronos-t5は、大規模な時系列データセットで事前学習された、Transformerベースの言語モデルです。時系列データをテキストデータのように扱い、未来の値を予測します。大量のデータで学習されているため、少ないデータでも高い予測精度が期待できます。 この記事では、Google Colabを使って、chronos-t5の推論とFine Tuning（追加学習）を順を追って解説します。難しい数式や専門用語はなるべく避け、初心者の方でも理解しやすいように、コード例を交えながら丁寧に説明していきます。 amazon chronos-t5について chronos-t5は、以下の特徴を持つ強力な時系列予測モデルです。 大規模な事前
AI を活用したソフトウェア開発のための個人的ガイド - Sun wood AI labs.2
https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1cvw3s5/my_personal_guide_for_developing_software_with_ai/?rdt=40405 はじめに 私は個人プロジェクトでコードを書く際、特に自動化のためのものを書く際には、AI を活用しています。この点について、人によって意見が分かれるようです。同じように AI を使っている人もいれば、AI が良いコードを書くことは不可能だと考える人もいます。私の分野の専門家の間でも同様の考え方に遭遇し、AI の使い方が人によって異なるのかもしれないと気づきました。 私自身のバックグラウンドですが、私は開発マネージャーであり、業界で長年の経験を積み、大学院でもソフトウェア開発を学んできました。ですので、このガイドは素人ではなく、大規模システムの構築と運用に関するかなり
日本語版：AIOS LLM Agent Operating System - Sun wood AI labs.2
はじめに 近年、大規模言語モデル(LLM)を用いた知的エージェントの開発が盛んになってきました。しかし、LLMとエージェントを効率的に統合・運用するには様々な課題があります。 この論文では、LLMをオペレーティングシステム(OS)に組み込んだ「LLMエージェントオペレーティングシステム(AIOS)」を提案しています。 AISOは、エージェントのリソース割り当て最適化、コンテキストスイッチ、並列実行、ツールサービス提供、アクセス制御などの機能を持っています。 関連研究 オペレーティングシステムの進化 OSは当初、ハードウェアとユーザータスクの橋渡し役でしたが、その後、バッチ処理、タイムシェアリング、マルチタスク処理など、より高度な機能を備えるようになりました。 また、プロセススケジューリング、メモリ管理、ファイルシステム管理など、モジュール化も進みました。GUIの登場により、OSはよりインタ
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