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LangFlow | LLMを使用してアプリケーションを開発するためのLangChainのUI

イントロダクション 大規模言語モデルは世界中で大きな話題となっています。ChatGPT、GPT3、Bardなどの大規模言語モデルが登場することで、開発者はこれらのモデルを活用して新しい製品ソリューションを開発し続けています。新しいバージョンの大規模言語モデルや新しいモデルが毎日登場するため、これらに追いつくことは問題です。各大規模言語モデルのドキュメントを調べる必要があります。LangChainは、さまざまな大規模言語モデルにラップされたライブラリであり、作業を容易にします。さらに、LangChainに基づいたUIであるLangFlowは、直接アプリケーションを作成および操作できるようになり、作業がより簡単になりました。 学習目標 LangFlow UIの理解 LangFlowのインストールと操作 LangFlowの内部機能の理解 LangFlowを使用してアプリケーションを作成する LangFlowを通じて作成したアプリケーションの共有 この記事は、Data Science Blogathonの一環として公開されました。 LangFlowとは何か、なぜLangFlowを使用するのか LangFlowは、react-flowを使用して設計されたPythonパッケージであるLangChainに基づいたグラフィカルなUIです。LangChainは、大規模言語モデルを使用してアプリケーションを作成するためのPythonパッケージです。エージェント、大規模言語モデル、チェーン、メモリ、プロンプトなど、さまざまなコンポーネントで構成されています。開発者はこれらのブロックを連結させてアプリケーションを作成します。LangChainには、ほとんどの人気のある大規模言語モデルのラッパーが含まれています。しかし、LangChainを使用するには、アプリケーションを作成するためのコードを書く必要があります。コードを書くことは、時間がかかることもあり、エラーを引き起こすこともあります。 ここでLangFlowが登場します。LangFlowはLangChainに基づいたグラフィカルなUIです。LangChainで提供されるすべてのコンポーネントが含まれています。LangFlowはドラッグアンドドロップ機能を提供しており、コンポーネントをスクリーン上にドラッグして大規模言語モデルからアプリケーションを構築できます。さらに、誰でも使える豊富な例も含まれています。この記事では、このUIについて説明し、それを使用してアプリケーションを構築する方法を説明します。 Langflowを始めましょう LangFlowとは何か、およびその機能の理解を深めるために、これからLangFlowについて詳しく見ていきましょう。LangFlow UIはJavaScriptとPythonの両方で利用できます。どちらかを選んで使用することができます。Pythonのバージョンを使用する場合、システムにPythonがインストールされている必要があり、LangChainライブラリも必要です。 LangFlowを使用するには、次のパッケージが必要です pip install langchain pip install…

Amazon AIコンテンツモデレーションサービスを使用した安全な画像生成と拡散モデル

生成AI技術は急速に進化しており、テキスト入力に基づいてテキストや画像を生成することが可能になっていますStable Diffusionは、写真のようなリアルなアプリケーションを作成するためのテキストから画像へのモデルですAmazon SageMaker JumpStartを通じて、Stable Diffusionモデルを使用してテキストから簡単に画像を生成することができます以下は、テキスト入力とそれに対応する画像の例です

フィールドからフォークへ:スタートアップが食品業界にAIのスモーガスボードを提供

それは魔法のように機能しました。データセンターで実行されているコンピュータービジョンアルゴリズムが、インドの遠い小麦畑に病気が感染しようとしていることを検知しました。 16日後、現地の作業員が初めて感染の証拠を見つけました。 これは、Vinay Indragantiのような人々がデジタルトランスフォーメーションと呼ぶ魔法のようなものでした。彼は25年間、IngredionなどのFortune 500の食品原料メーカーでの過去12年間、その実践をしてきました。 このインドのプロジェクトは、Indragantiが共同創設したBlu Cocoon DigitalというスタートアップのNVIDIA Metropolisで動作する持続可能な農業向け製品スイートであるAGRi360の最初の大きなテストでした。 モバイルアプリがクラウドの知恵を利用 パイロットプログラムはシンプルで効果的でした。 農場の作業員は、モバイルアプリによって時間と位置情報が付与された植物の写真を撮影しました。それらはMicrosoft Azureクラウドに送信され、Blu Cocoonのカスタムモデルがパターンを見つけ、驚くべき予測を可能にしました。 業界での経験により、Indragantiはこのようなタイムリーな情報の価値を知っています。それは農場主やその全ての食品供給チェーンにとって豊作をもたらすことができます。 「それは広大な領域です。それがBlu Cocoonでの私たちのモットーである『食品のためのAI』になった理由です」と彼はコルカタに本社を置く同社のシカゴ郊外のオフィスでのインタビューで述べました。 畑の第三の目 AGRi360は「畑の第三の目のように機能します」とBlu Cocoon DigitalのR&D部門を率いる微生物学者のPinaki Bhattacharyaは言います。 AGRi360は農家の手にAIパワードのツールのダッシュボードを提供します。 パイロットプログラムでは、農家に対して病気を防ぐためにわずかな量の農薬を使用するように早期警告を出しました。農薬会社はその地域の状況について予め情報を得て、供給チェーンを管理するのに役立ちました。…

このスペースを見る:AIを使用してリスクを推定し、資産を監視し、クレームを分析する新しい空間金融の分野

金融の意思決定をする際には、ドローン、衛星、またはAIパワードセンサーから取得した大局的な情報を見ることが重要です。 空間金融という新興分野では、銀行、保険会社、投資会社、および事業者がリスクと機会を分析し、新しいサービスや製品を提供し、保有資産の環境への影響を測定し、危機後の被害を評価するために、リモートセンサーや空中画像からのAIの洞察を活用しています。 空間金融の応用には、資産のモニタリング、エネルギー効率のモデリング、排出物や汚染物の追跡、違法な鉱業や森林伐採の検出、自然災害のリスクの分析などがあります。NVIDIAのAIソフトウェアとハードウェアは、これらの応用を加速するために、ビジネスデータを地理空間データと組み合わせるための支援を提供できます。 投資に関連する環境と社会のリスクをよりよく理解することで、金融部門は持続可能な開発をサポートする可能性の高い投資を優先することができます。これは環境、社会、ガバナンス(ESG)として知られる枠組みです。 持続可能な投資への関心は高まっており、Bloomberg Intelligenceの分析によれば、ESG資産は2025年までに世界の総管理資産の3分の1以上を占めると推定されています。また、欧州連合宇宙プログラム機関の報告書によると、保険業や金融業は次の10年間で地球観測データとサービスの最大の消費者となり、2031年までに総売上高が10億ドルを超える見込みです。 NVIDIA Inceptionのメンバーの中には、工場周辺の水質汚染を追跡したり、野火の金融リスクを評価したり、嵐後の被害を評価したりすることができるGPUアクセラレートAIアプリケーションを開発しているスタートアップがあります。 大規模データのための強力な計算 GPUアクセラレートAIとデータサイエンスは、複雑で構造化されていないデータから迅速に洞察を抽出することができます。これにより、銀行や事業者は衛星、ドローン、アンテナ、エッジセンサーからキャプチャされたデータのリアルタイムストリーミングと分析を設定することができます。 航空写真を監視することにより、公共の宇宙機関から無料で入手できるもの、または民間企業からより詳細なものを使用して、解析者は貯水池からの水の使用量の推移、建設プロジェクトのために伐採された木の数、竜巻によって損傷を受けた家の数などを明確に把握することができます。 この機能により、政府の義務付けられた開示書類、環境影響報告書、さらには保険請求などの正確性を検証することで、投資を監査するのに役立ちます。 たとえば、投資家は、製品ラインでネットゼロを達成したと報告している会社のサプライチェーンを追跡し、衛星画像で確認できる石炭灰を発する海外の工場に依存していることを発見するかもしれません。また、ビルからの熱放射を分析するセンサーは、税金控除対象となる低排出ビジネスを特定するのに役立ちます。 NVIDIAのエッジコンピューティングソリューションは、自律型マシンやその他の組み込みアプリケーション向けのNVIDIA Jetsonプラットフォームを含め、空間金融のさまざまなAIイニシアチブを支えています。 アプリケーションの高速化のためにNVIDIAハードウェアを使用するだけでなく、開発者は、ビジョンAIのためのNVIDIA Metropolisプラットフォームの一部であるストリーミング分析のためのNVIDIA DeepStreamソフトウェア開発キット、およびジオスペーシャルデータの詳細な3DビジュアライゼーションのためのNVIDIA Omniverseプラットフォームを使用しています。 保険業務-リスク評価から請求の加速まで NVIDIA Inceptionのメンバーは、ジオスペーシャルデータを保険会社に洞察を提供するGPUアクセラレートアプリケーションを開発しており、保険対象物の状態を監視するために必要な高価な現地訪問の回数を減らすことができます。 ルクセンブルクに拠点を置くRSS-Hydroは、衛星画像から洪水の影響をマッピングするためにGPUコンピューティングをクラウドとオンプレミスで使用しています。同社はまた、洪水のリスクを効果的に伝え、緊急時のリソース配分計画を通知するために、FloodSENSを3Dでアニメーション化するためにNVIDIA Omniverseを使用しています。…

Midjourney v5.2の新しいズームアウト機能の使い方(最良の例)

Midjourney v5.2がリリースされ、期待を裏切りませんでしたズームアウト機能は素晴らしいです

トップ3のデータアーキテクチャのトレンド(およびLLMsがそれらに与える影響)

データアーキテクチャの次の時代への取り組み:トップ3のトレンドとLLMの影響力を明らかにする

ヒッティングタイム予測:時系列確率予測の別の方法

正確な予測をする能力は、すべての時系列予測アプリケーションにとって基本的なものですこの目的に従って、データサイエンティストたちは、最小化する最適なモデルを選択することに慣れています...

ビッグデータアプリケーションのクラウドストレージコストの管理

増加し続けるデータ量への依存度の高まりにより、現代の企業は高容量かつ高スケーラビリティのあるデータストレージソリューションにより、これまで以上に依存しています多くの企業にとって、これは...

T5:テキスト対テキスト変換器(パート1)

転移学習のパラダイムは、2つの主要なステージで構成されていますまず、大量のデータに対してディープニューラルネットワークを事前学習します次に、このモデルを微調整し(つまり、さらにトレーニングを行う)、より...

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