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「Declarai、FastAPI、およびStreamlitを使用してLLMチャットアプリケーションを展開する」

2022年10月、私が大規模言語モデル（LLM）の実験を始めたとき、最初の傾向はテキストの補完、分類、NER、およびその他のNLP関連の領域を探索することでしたしかし、...

AWS vs Azure：究極のクラウド対決

Amazon Web ServicesとMicrosoft Azureは、クラウドコンピューティングの2つの巨人です。これら2つの業界リーダーの競争は、「クラウド戦争」を引き起こしました。この記事では、AWSとAzureの包括的な比較を掘り下げて、その特徴、利点、欠点、求人の機会などを調査しています。 AWSとは何ですか？ Amazon Web Services（AWS）は、Amazonが提供する機能豊富なクラウドコンピューティングプラットフォームです。計算能力、ストレージオプション、データベース、機械学習、分析などの多くのオンデマンドサービスを提供しています。これらのサービスにより、物理的なハードウェアなしでソフトウェアアプリケーションやサービスを作成、配布、管理することができます。クラウド環境の柔軟性、拡張性、経済性を向上させます。 Azureとは何ですか？ Azureは、Microsoftのクラウドコンピューティングプラットフォームであり、処理能力、ストレージ、データベース、ネットワーキング、分析などのさまざまなサービスを提供しています。これにより、企業はクラウドベースのアプリケーションやサービスを構築、実装、管理することができます。また、Microsoftのソフトウェアエコシステムとの統合を提供しながら、拡張性と柔軟性を提供します。 AWS vs. Azure：概要 AWSとAzureの基本的な違いを見てみましょう：側面 AWS Azure 会社 Amazon Microsoft 立ち上げ年 2006 2010 市場シェア…

AIの力：機械学習アプリケーションの効率的な展開とスケーラビリティのためのDockerの活用

Dockerの力を活用する：機械学習モデルの展開ソリューションを合理化し、スケーラビリティを確保し、CI/CDプロセスを簡素化する

実験から展開へ MLflow 101 | パート01

こんな感じで想像してみてください：新しいビジネスアイデアが浮かび、必要なデータがすぐに手元にあるとしますあなたは素晴らしい機械学習モデルを作り出すことにワクワクしています🤖しかし、実際には...

CDCデータレプリケーション：技術、トレードオフ、洞察

著者はCDCデータレプリケーションの一般的な使用事例、実装技術とそのトレードオフ、そして直接の洞察について議論しています

Data Engineering

「プログラマーを支援するためにコードを生成できる10つのAIツール」

無限の可能性の時代において、生成型人工知能ソリューションの広範な使用と革新的なアクセス可能性は、プログラマーにとって革新的なイノベーションの華やかなシンフォニーを提供します。使用例は、アート作品の作成からコードの書き込みまで多岐にわたります。その成長は過去10年間のあらゆるコンシューマテクノロジートレンドを上回っています。我々の働き方は急速に進化しており、ソフトウェア開発の世界も例外ではありません。多くの開発者にとって、AIコーディングツールの使用は一般的な実践となっています。人工知能を使用して優れたコードを生成するための理想的なAIコードジェネレータを探索してください。 AIコードジェネレータとは何ですか？ AIコードジェネレータは、エンジニアがコードをより迅速かつ正確に書くのを支援する人工知能を組み込んだコンピュータプログラムです。リアルタイムでコードを入力すると、プロンプトに基づいてコードを生成したり、自動補完のためのコードを提案したりします。このようなAIコードライターは、異なるプログラミング言語間を翻訳し、自分自身のプログラムを書くことができます。さらに、自動ドキュメント生成や高速なコードスニペットの検索にも役立ちます。 AIコード生成は、パブリック向けに使用されるオープンソースプロジェクトによって作成されたソースコードの実例でトレーニングされたアルゴリズムを使用して、それらの実例に基づいて新しいコードを作成します。大規模な言語モデルは言語を処理・理解し、テキストを生成し、問い合わせに応答し、テキストを予測するのに役立つ言語の関連とパターンを学習します。彼らはAIアルゴリズムを適用して特定のプログラムに最適なコードを選択し、開発者がより迅速にプログラムを作成できるようにします。AIコード生成の3つの方法：開発者がコードの入力を開始すると、AIは文を自動補完しようとします。開発者が自然言語で入力を残した場合、AIアルゴリズムは開発者の目標に基づいた提案を行います。開発者はAIと直接コミュニケーションを取り、特定のコードの開発やバグ修正を依頼します。なぜAIコードジェネレータを使用するのですか？ AIコードジェネレータの使用にはいくつかの利点があり、開発者が自分の可能性を最大限に発揮するのに役立ちます。以下は、この画期的なツールの主な利点と将来の利用例のいくつかです： AIコード生成の主な利点は、コードをより短時間で生成できる可能性です。AIは従来のコーディングの責任とテストの記述を行い、開発者が創造的な思考と課題解決を必要とする作業に集中できるようにします。 AIを搭載したコードジェネレータは、コードの開発を自動化し、仕様に合致した機能的なコードを迅速に作成することで開発プロセスを短縮します。これにより、迅速な開発や時間的に制約のあるアプリケーションに役立ちます。 AIコードジェネレータはさまざまなコードソースでトレーニングされており、業界標準に準拠し、整理されてメンテナンスしやすいコードを生成することができます。これにより、チームワークが促進されます。 AIコードアシスタントは、デバッグの手間を省いて事前に欠陥を検出する観察的な防御策として機能し、実用的で実現可能で安全なコードの構築方法についてのコンサルティングサービスを提供することで、コードの品質も向上させます。 AIを搭載したコードジェネレータは、より広範な人々にコーディングをよりアクセスしやすくすることにより、スキルギャップを縮小し、ユーザーが独自のアプリケーションを設計し、さまざまな産業でイノベーションを促進することができます。プログラマー向けのトップ10のAIコードジェネレータ AIパワードコードジェネレータの登場により、開発者のコーディング手続きの効率が大幅に向上し、簡素化されました。これらのコードジェネレータは、機械学習と人工知能を使用してコードスニペット、要素、さらには完全なアプリケーションを自動的に作成します。 OpenAI Codex 現在利用可能な最も有名なAIコーディングツールは、OpenAI Codexです。これは、OpenAIのLLMs（GPT-3およびGPT-4）から派生した広範なコードを使用してトレーニングされました。Go、TypeScript、Perl、PHP、BASH、Ruby、JavaScript、Swiftなど、12以上の言語でプログラムを書くことができると約束しています。このアルゴリズムは、GitHubリポジトリなどのサイトから提供される数兆行のオープンソースコードに基づいて開発されています。特徴コメントからプログラムを生成したり、プログラムにコメントを提供したりします。英語のアルゴリズムを任意の言語のプログラムに変換できます。…

「GPTCacheとは：LLMクエリセマンティックキャッシュの開発に役立つライブラリを紹介します」

ChatGPTと大規模言語モデル（LLM）は非常に柔軟性があり、多くのプログラムの作成が可能です。ただし、LLM APIの呼び出しに関連するコストは、アプリケーションが人気を集め、トラフィック量が増加するときに重要になる可能性があります。多くのクエリを処理する場合、LLMサービスには長い待ち時間が生じることもあります。この困難に立ち向かうために、研究者はGPTCacheというプロジェクトを開発しました。GPTCacheは、LLMの回答を格納するためのセマンティックキャッシュを作成することを目指しています。オープンソースのGPTCacheプログラムは、LLMの出力回答をキャッシュすることにより、LLMを高速化することができます。キャッシュにリクエストされた応答がすでに格納されている場合、それを取得する時間を大幅に短縮することができます。 GPTCacheは柔軟でシンプルであり、どのアプリケーションにも適しています。OpenAIのChatGPTなど、多くの言語学習機械（LLM）と互換性があります。どのように動作するのか？ GPTCacheは、LLMの最終的な応答をキャッシュします。キャッシュは、最近使用された情報を迅速に取得するために使用されるメモリバッファです。新しいリクエストがLLMに送信されるたびに、GPTCacheはまずキャッシュを調べて要求された応答が既にそこに格納されているかどうかを判断します。キャッシュ内で応答が見つかった場合、すぐに返されます。そうでない場合は、LLMが応答を生成してキャッシュに追加します。 GPTCacheのモジュラーアーキテクチャにより、カスタムのセマンティックキャッシュソリューションを簡単に実装することができます。ユーザーはさまざまな設定を選択することで、各モジュールとの経験をカスタマイズすることができます。 LLMアダプターは、さまざまなLLMモデルで使用されるAPIとリクエストプロトコルを統一し、それらをOpenAI APIで標準化します。LLMアダプターは、コードの書き直しや新しいAPIの理解を必要とせずにLLMモデル間を移動できるため、テストと実験を簡素化します。埋め込み生成器は、要求されたモデルを使用して埋め込みを作成し、類似性検索を実行します。サポートされているモデルでは、OpenAIの埋め込みAPIを使用できます。これには、GPTCache/paraphrase-albert-onnxモデルを使用するONNX、Hugging Face埋め込みAPI、Cohere埋め込みAPI、fastText埋め込みAPI、SentenceTransformers埋め込みAPIが含まれます。キャッシュストレージでは、ChatGPTなどのLLMからの応答が取得できるまで保持されます。2つのエンティティが意味的に類似しているかどうかを判断する際には、キャッシュされた応答が取得され、要求されたパーティーに送信されます。GPTCacheはさまざまなデータベース管理システムと互換性があります。ユーザーは、パフォーマンス、拡張性、および最も一般的にサポートされているデータベースのコストに関する要件を最も満たすデータベースを選択することができます。ベクトルストアの選択肢：GPTCacheには、オリジナルのリクエストから派生した埋め込みを使用して、K個の最も類似したリクエストを特定するベクトルストアモジュールが含まれています。この機能を使用すると、2つのリクエストがどれだけ類似しているかを判断することができます。さらに、GPTCacheはMilvus、Zilliz Cloud、FAISSなどの複数のベクトルストアをサポートし、それらとの作業に対して簡単なインターフェースを提供します。ユーザーは、さまざまなベクトルストアオプションを選択できます。これらのオプションのいずれかが、GPTCacheの類似性検索のパフォーマンスに影響を与える可能性があります。さまざまなベクトルストアをサポートすることで、GPTCacheは適応性があり、さまざまなユースケースとユーザーの要件を満たすことができます。 GPTCacheキャッシュマネージャーは、キャッシュストレージとベクトルストアコンポーネントのエビクションポリシーを管理します。キャッシュが一杯になったときに新しいデータのためのスペースを作るために、置換ポリシーが古いデータを削除するかどうかを決定します。類似性評価器の情報は、GPTCacheのキャッシュストレージとベクトルストアのセクションから取得されます。入力リクエストをベクトルストア内のリクエストと比較することで、類似度を測定します。リクエストがキャッシュから提供されるかどうかは、類似度の程度に依存します。GPTCacheは類似性アルゴリズムを使用してキャッシュの一致を判断する能力を持つため、さまざまなユースケースとユーザーの要件に適応することができます。特徴と利点 GPTCacheによるLLMクエリの待ち時間の短縮により、応答性と速度が向上します。トークンベースおよびリクエストベースの価格体系により、LLMサービスに共通のコスト削減が可能です。GPTCacheはAPIの呼び出し回数を制限することで、サービスのコストを削減することができます。 GPTCacheはLLMサービスからの作業をオフロードする能力を持つため、スケーラビリティが向上します。リクエスト数が増えるにつれて、ピークの効率で運営を続けるのに役立ちます。 GPTCacheの助けを借りて、LLMアプリケーションの作成に関連するコストを最小限に抑えることができます。LLMで生成されたデータをキャッシュしたり、模擬したりすることで、LLMサービスにAPIリクエストを行わずにアプリをテストすることができます。 GPTCacheは、選択したアプリケーション、LLM（ChatGPT）、キャッシュストア（SQLite、PostgreSQL、MySQL、MariaDB、SQL Server、またはOracle）、およびベクトルストア（FAISS、Milvus、Ziliz Cloud）と連携して使用することができます。GPTCacheプロジェクトの目標は、毎回ゼロから始めるのではなく、できる限り以前に生成された返信を再利用することによって、GPTベースのアプリケーションで言語モデルを最も効率的に活用することです。

「2023年に学ぶべきデータサイエンスのための8つのプログラミング言語」

データサイエンスに興味はありますか？このブログは、データサイエンスのキャリアをスタートさせるか、進めるために役立ちますデータサイエンティストがデータをクリーニング、分析、可視化、モデリングするために使用する最も人気のあるプログラミング言語について学ぶことができます

Data science

「ベストのTableauコース（2023年）」

「これらの自己ペースで進める業界主導のTableauコースは、デジタルマーケティングからビジネス分析まで、さまざまな学習者と用途に対応しています」

新しいAI搭載のSQLエキスパートは、数秒でSQLクエリを構築します

多くのデータエンジニアが知っているように、SQLは単純なプログラミング言語であり、簡単にミスを comitte することができますこれにより、機能しないクエリや意味のないクエリが生成されますしかし、今では、AIHelperBotという新しいアプリがAIを搭載したSQLの専門家として自己を売り込んでおり、SQLを構築することができます...

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