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オープンなMLモデルを使用してWebアプリジェネレータを作成する

コード生成モデルがますます一般公開されるようになると、以前には想像もできなかった方法でテキストからウェブやアプリへの変換が可能になりました。このチュートリアルでは、コンテンツのストリーミングとレンダリングを一度に行うことで、AIウェブコンテンツ生成への直接的なアプローチを紹介します。ここでライブデモを試してみてください！ → Webapp Factory NodeアプリでのLLMの使用方法 AIやMLに関連するすべてのことをPythonで行うと思われがちですが、ウェブ開発コミュニティではJavaScriptとNodeに大いに依存しています。このプラットフォームで大きな言語モデルを使用する方法をいくつか紹介します。ローカルでモデルを実行する JavaScriptでLLMを実行するためのさまざまなアプローチがあります。ONNXを使用したり、コードをWASMに変換して他の言語で書かれた外部プロセスを呼び出したりする方法などがあります。これらの技術のいくつかは、次のような使いやすいNPMライブラリとして利用できます：コード生成をサポートするtransformers.jsなどのAI/MLライブラリの使用ブラウザ用のllama-node（またはweb-llm）など、専用のLLMライブラリの使用 Pythoniaなどのブリッジを介してPythonライブラリを使用ただし、このような環境で大きな言語モデルを実行すると、リソースをかなり消費することがあります。特にハードウェアアクセラレーションを使用できない場合はさらにリソースが必要です。 APIを使用する現在、さまざまなクラウドプロバイダが言語モデルの使用を提案しています。以下はHugging Faceの提供するオプションです：コミュニティから小さなモデルからVoAGIサイズのモデルまで使用できる無料の推論API。より高度で本番向けの推論エンドポイントAPIで、より大きなモデルやカスタム推論コードが必要な方向けのもの。これらの2つのAPIは、NPM上のHugging Face推論APIライブラリを使用してNodeから利用できます。 💡…

Benfordの法則が機械学習と出会って、偽のTwitterフォロワーを検出する

ソーシャルメディアの広大なデジタル領域において、ユーザーの真正性は最も重要な懸念事項ですTwitterなどのプラットフォームが成長するにつれ、フェイクアカウントの増加も増えていますこれらのアカウントは本物のアカウントを模倣します

エンドツーエンドのMLパイプラインの構築方法

コミュニティ内のMLエンジニアから最もよく聞かれる不満の1つは、モデルの構築と展開のMLワークフローを手動で行うことがどれだけ費用がかかり、エラーが発生しやすいかということです彼らはトレーニングデータを前処理するためにスクリプトを手動で実行し、展開スクリプトを再実行し、モデルを手動で調整し、働く時間を費やします...

MLOps

Pythonでトレーニング済みモデルを保存する方法

実世界の機械学習（ML）のユースケースに取り組む際、最適なアルゴリズム/モデルを見つけることは責任の終わりではありませんこれらのモデルを将来の使用や本番環境への展開のために保存、保管、パッケージ化することが重要ですこれらのプラクティスはいくつかの理由から必要です：再強調すると、MLモデルの保存と保管...

MLモデルのトレーニングパイプラインの構築方法

手を挙げてください、もしもあなたがごちゃ混ぜのスクリプトをほどくのに時間を無駄にしたことがあるか、またはそう難解なバグを修正しようとしている間に幽霊を追いかけているような気持ちになったことがあるかそしてその間にモデルの訓練が永遠にかかっているという状況も経験したことがあるかもしれません私たちは皆、そんな経験をしたことがあるはずですよね？でも今、別のシナリオを思い浮かべてくださいきれいなコード効率的なワークフロー効率的なモデルの訓練信じられないほど素晴らしい光景ですよね…