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「KafkaとDistributed Ray Serveのデプロイメントを統合する」

「Rayは、Pythonで簡単に分散アプリケーションを作成することができる、モダンなオープンソースフレームワークです単純なトレーニングパイプラインの作成、ハイパーパラメータのチューニング、データ処理などが可能です」

「LangChainを使用して、強力な大規模言語モデルを使用してデータフレームをクエリしてください」

「前回の記事では、ChromaDBのようなベクトルデータベースを使って情報を保存し、Hugging FaceのLarge Language Modelsへのクエリにパワフルなプロンプトを作成する方法を説明しました…」

大規模言語モデルの挙動を監視する7つの方法

自然言語処理の世界では、大規模言語モデル（LLM）の使用による急速な進化が見られています彼らの印象的なテキスト生成およびテキスト理解能力を通じて、LLMは...

FitBot — フィットネスチャットボットエージェント

健康意識が最前線にあり、バランスの取れたライフスタイルの追求が普遍的な願望となっている時代において、栄養は間違いなく中心的な要素となっていますしかし、...

「LLMsとHugging Faceを使用して独自の翻訳ツールを作成しましょう」

イントロダクション言語の壁はグローバルなコミュニケーションを妨げることがありますが、AIと自然言語処理は解決策を提供します。広範なテキストデータでトレーニングされた言語モデル（LLM）は、深い言語理解を持ち、異なる言語を話す人々の間でシームレスな翻訳を可能にします。LLMは従来のルールベースの方法を超え、精度と品質を向上させます。この記事では、LLMと著名な自然言語処理プラットフォームであるHugging Faceを使用して翻訳システムを構築する方法を説明します。ライブラリのインストールから使いやすいウェブアプリまで、翻訳システムの作成方法を学びます。LLMを取り入れることで、相互につながった世界で効果的なクロスリンガルコミュニケーションの無限の可能性が開かれます。学習目標この記事の終わりまでに、以下のことができるようになります： Hugging Face transformersとOpenAI Modelsをインポートしてタスクを実行する方法を理解する。ユーザーのニーズに合わせて、任意の言語で翻訳システムを構築し、調整することができる。この記事は、データサイエンスブロガソンの一環として公開されました。翻訳ツールとその重要性の理解翻訳ツールは、意味と文脈を保持しながら、テキストを一つの言語から別の言語に変換するツールやシステムです。これらは、異なる言語を話す人々の間のギャップを埋め、グローバルなスケールで効果的なコミュニケーションを可能にします。翻訳ツールの重要性は、ビジネス、旅行、教育、外交などの様々な領域で明らかです。文書、ウェブサイト、会話の翻訳など、翻訳ツールは文化的な交流を促進し、相互理解を育んでいます。私は最近、自分の言語が理解できず、相手の言語も理解されないツアーに参加した際に同じ問題に直面しましたが、最終的にはGoogle翻訳でなんとかなりました（笑） OpenAIとHugging Faceの概要 OpenAIについては説明は不要ですが、人工知能に焦点を当てた研究グループとしてよく知られています。彼らはGPTシリーズや言語モデルAPIなどの言語モデルを作成しました。これらのモデルは、翻訳やその他のNLPの仕事のやり方を変えました。 Hugging Faceという別のプラットフォームもあり、さまざまなNLPモデルやツールを提供しています。翻訳などの作業には、事前学習済みモデル、ファインチューニングオプション、シンプルなパイプラインなどを提供しています。Hugging Faceは、NLPの開発者や研究者にとって頼りになる情報源として台頭しています。翻訳にLLMを使用する利点 OpenAIのGPTやHugging…

「ウェブ開発の未来：予測と可能性」

「ウェブ開発の未来を発見しましょう！AI、PWA、VRなどを探求しましょう可能性やウェブ開発者の役割についての洞察を得ましょう」

「LangChainとOpenAI APIを使用した生成型AIアプリケーションの構築」

イントロダクション生成AIは、現在の技術の最先端をリードしています。画像生成、テキスト生成、要約、質疑応答ボットなど、生成AIアプリケーションが急速に拡大しています。OpenAIが最近大規模な言語モデルの波を牽引したことで、多くのスタートアップがLLMを使用した革新的なアプリケーションの開発を可能にするツールやフレームワークを開発しました。そのようなツールの一つがLangChainです。LangChainは、LLMによるアプリケーションの構築を可能にする柔軟性と信頼性を備えたフレームワークです。LangChainは、世界中のAI開発者が生成AIアプリケーションを構築するための定番ツールとなっています。LangChainは、外部データソースと市場で利用可能な多くのLLMとの統合も可能にします。また、LLMを利用したアプリケーションは、後で取得するデータを格納するためのベクトルストレージデータベースが必要です。この記事では、OpenAI APIとChromaDBを使用してアプリケーションパイプラインを構築することで、LangChainとその機能について学びます。学習目標： LangChainの基礎を学んで生成AIパイプラインを構築する方法を学ぶオープンソースモデルやChromadbなどのベクトルストレージデータベースを使用したテキスト埋め込み LangChainを使用してOpenAI APIを統合し、LLMをアプリケーションに組み込む方法を学ぶこの記事は、データサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。 LangChainの概要 LangChainは、最近大規模言語モデルアプリケーションのための人気のあるフレームワークになりました。LangChainは、LLM、外部データソース、プロンプト、およびユーザーインターフェースとの対話を提供する洗練されたフレームワークを提供しています。 LangChainの価値提案 LangChainの主な価値提案は次のとおりです：コンポーネント：これらは言語モデルで作業するために必要な抽象化です。コンポーネントはモジュール化されており、多くのLLMの使用例に簡単に適用できます。既製のチェーン：特定のタスク（要約、Q&Aなど）を達成するためのさまざまなコンポーネントとモジュールの構造化された組み立てです。プロジェクトの詳細 LangChainはオープンソースプロジェクトであり、ローンチ以来、54K＋のGithubスターを集めています。これは、プロジェクトの人気と受け入れられ方を示しています。プロジェクトのreadmeファイルでは、次のようにフレームワークを説明しています：大規模言語モデル（LLM）は、以前は開発者ができなかったアプリケーションを作成するための変革的な技術として現れつつあります。ただし、これらのLLMを単独で使用するだけでは、本当に強力なアプリを作成するには不十分なことがしばしばあります。真のパワーは、他の計算ソースや知識と組み合わせるときに発揮されます。出典：プロジェクトリポジトリ明らかに、フレームワークの目的を定義し、ユーザーの知識を活用したアプリケーションの開発を支援することを目指しています。 LangChainコンポーネント（出典：ByteByteGo） LangChainには、LLMアプリケーションを構築するための6つの主要なコンポーネントがあります：モデルI/O、データ接続、チェーン、メモリ、エージェント、およびコールバック。このフレームワークは、OpenAI、Huggingface Transformers、Pineconeやchromadbなどのベクトルストアなど、多くのツールとの統合も可能にします。…

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「グリオブラストーマ患者におけるMGMTメチル化状態を予測するための機械学習アプローチ」

「3DモデリングはAIに基づいています」

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