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「リアルタイムデータのためのPythonでのChatGPT APIの使用方法」

「ChatGPTが未知のトピックに回答するようにしたいですか？ここでは、わずかなコード行でAIパワードのアプリを構築する方法について、ステップバイステップのチュートリアルをご紹介します」

「Googleは、Raspberry Pi向けにMediaPipeを導入し、デバイス内の機械学習のための使いやすいPython SDKを提供します」

組み込みシステムでの機械学習（ML）ツールへの需要が急速に増加するに伴い、研究者たちはRaspberry Piシングルボードコンピュータで作業する開発者を支援する革新的なソリューションを提案しました。新しいフレームワークであるMediaPipe for Raspberry Piは、さまざまなMLタスクを容易にするために特別に設計されたPythonベースのソフトウェア開発キット（SDK）を提供します。この開発は、オンデバイスMLの領域での重要な進歩であり、簡素化された効率的なツールの必要性に対応しています。オンデバイス機械学習の登場により、開発者は資源の制約や複雑さに直面しています。ホビーユーザーやプロフェッショナルの間で人気のあるRaspberry Piは、プロジェクトで機械学習の力をシームレスに活用するための包括的なSDKが不足していました。アクセス可能なツールの不足は、使いやすいソリューションの必要性を促しました。 MediaPipe for Raspberry Piの導入前、開発者はしばしば一般的な機械学習フレームワークをRaspberry Piデバイスの能力に合わせて適応させることに苦労しました。このプロセスはしばしば複雑で、MLアルゴリズムとハードウェアの制約についての深い理解を求められました。この課題は、Raspberry Piエコシステムに明示的に対応するSDKの必要性によってさらに深刻化しました。さまざまな機関の研究者たちは、これらの問題に対処する画期的なフレームワークを発表しました。MediaPipe for Raspberry Pi SDKは、オンデバイスML開発を合理化するための共同の取り組みから生まれました。このフレームワークは、オーディオ分類、テキスト分類、ジェスチャー認識など、さまざまな機械学習タスクを容易にするPythonベースのインターフェースを提供しています。その導入は、あらゆるバックグラウンドの開発者がRaspberry Piプロジェクトに機械学習をシームレスに統合するための重要な飛躍を意味しています。 MediaPipe for Raspberry Piは、組み込みシステム上での機械学習の実装の複雑さを処理する事前構築されたコンポーネントを提供することで、開発プロセスを簡素化します。SDKはOpenCVとNumPyとの統合によってその機能をさらに向上させます。フレームワークは、オーディオ分類、顔のランドマーク、画像分類など、さまざまなアプリケーションをカバーするPythonのサンプルを提供することで、プロジェクトを素早く始めることができます。さらに、開発者はRaspberry Piデバイス上での最適なパフォーマンスを確保するために、ローカルに保存されたMLモデルを使用することが推奨されています。…

AutoGPTQをご紹介します：GPTQアルゴリズムに基づく使いやすいLLMs量子化パッケージで、ユーザーフレンドリーなAPIを提供します

Hugging Faceの研究者たちは、大規模な言語モデル（LLM）の訓練と展開における資源集約型の要求に対処するための革新的な解決策を紹介しました。彼らの新しく統合されたAutoGPTQライブラリは、Transformersエコシステム内でLLMをGPTQアルゴリズムを使用して量子化し、実行することをユーザーに可能にします。自然言語処理では、LLMは人間のようなテキストの理解と生成能力によって様々な領域を変革してきました。しかし、これらのモデルの訓練と展開には、計算上の要件が重要な障害となっています。そこで、研究者たちはAutoGPTQライブラリにGPTQアルゴリズムを統合しました。この進歩により、ユーザーはモデルを8ビット、4ビット、3ビット、または2ビットにまで減量化して実行できるようになります。特に小規模なバッチサイズに対しては、fp16のベースラインと比較して、ほとんどの精度劣化と同等の推論速度を維持しながらモデルを実行できます。 GPTQは、メモリ効率と計算速度のトレードオフを最適化するためのポストトレーニング量子化（PTQ）手法として分類されます。この手法では、モデルの重みはint4で量子化され、アクティベーションはfloat16で保持されます。推論中に重みは動的に量子化解除され、実際の計算はfloat16で行われます。このアプローチにより、融合カーネルベースの量子化解除によるメモリの節約と、データ通信時間の短縮を通じた潜在的な高速化がもたらされます。研究者たちは、GPTQにおける層ごとの圧縮の課題に対処するために、Optimal Brain Quantization（OBQ）フレームワークを活用しました。彼らは、モデルの精度を維持しながら量子化アルゴリズムを最適化するための最適化手法を開発しました。従来のPTQ手法と比較して、GPTQは量子化の効率を大幅に改善し、大規模モデルの量子化にかかる時間を短縮しました。 AutoGPTQライブラリとの統合により、ユーザーはさまざまなトランスフォーマーアーキテクチャで簡単にGPTQを活用できるようになります。Transformersライブラリでのネイティブサポートにより、複雑なセットアップなしでモデルを量子化できます。特に、量子化されたモデルはHugging Face Hubなどのプラットフォームでシリアル化および共有可能であり、より広範なアクセスと共同作業の可能性を開くことができます。この統合は、Text-Generation-Inferenceライブラリ（TGI）にも拡張されており、GPTQモデルを効率的に本番環境で展開することができます。ユーザーは、最適なリソース利用のためにGPTQとともにダイナミックバッチングなどの高度な機能を活用することができます。 AutoGPTQの統合は重要な利点をもたらしますが、研究者たちはさらなる改善の余地も認識しています。彼らは、カーネルの実装の向上や、重みとアクティベーションを含む量子化手法の探索の可能性について言及しています。現在の統合は、LLMのデコーダーまたはエンコーダーのみのアーキテクチャに焦点を当てており、特定のモデルにのみ適用されます。まとめると、Hugging FaceのTransformersにAutoGPTQライブラリを統合することで、資源集約型のLLMの訓練と展開の課題に取り組んでいます。GPTQ量子化を導入することで、メモリ消費と推論速度を最適化する効率的な解決策を提供しています。統合の広範なカバレッジとユーザーフレンドリーなインターフェースは、異なるGPUアーキテクチャでの量子化LLMへのアクセスを民主化する一歩となっています。この分野が進化し続ける中、機械学習コミュニティの研究者たちの協力によってさらなる進歩とイノベーションが期待されています。

SciKit Pipelinesについての簡単な紹介’

「機械学習モデルをトレーニングしたことがありますか？そして、予測があまりにも良すぎて信じられないと思ったことはありますか？しかし、その後、トレーニングデータとテストデータの間にデータ漏洩があることに気づきましたか？または、…」

LangChainとPinecone Vector Databaseを使用したカスタムQ&Aアプリケーションの構築

イントロダクション大規模な言語モデルの登場は、現代における最もエキサイティングな技術の進展の一つです。これにより、人工知能の分野でさまざまな産業において実際の問題に対する解決策を提供する無限の可能性が開かれました。これらのモデルの魅力的な応用の一つは、個人や組織のデータソースから取得した情報をもとに、カスタムの質疑応答やチャットボットを開発することです。しかし、一般的なデータで訓練された大規模言語モデルは、常にエンドユーザーにとって特定の回答または有用な回答を提供するわけではありません。この問題を解決するために、LangChainなどのフレームワークを使用して、データに基づいた特定の回答を提供するカスタムチャットボットを開発することができます。この記事では、Streamlit Cloudでの展開を伴うカスタムQ&Aアプリケーションの構築方法について学びます。学習目標この記事に深く入る前に、主な学習目標を以下に概説しましょう：カスタムの質疑応答のワークフロー全体を学び、各コンポーネントの役割を理解する Q&Aアプリケーションの利点を知り、カスタムの言語モデルの微調整との比較を行う Pineconeベクトルデータベースの基礎を学び、ベクトルの保存と取得を行う OpenAIの言語モデル、LangChain、およびPineconeベクトルデータベースを使用してセマンティックサーチパイプラインを構築し、Streamlitアプリケーションを開発するこの記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。 Q&Aアプリケーションの概要出典：ScienceSoft 質疑応答または「データに基づくチャット」は、LLMsとLangChainの広範なユースケースです。LangChainは、ユースケースに対して見つけることができるすべてのデータソースをロードするための一連のコンポーネントを提供しています。LangChainは多くのデータソースとトランスフォーマーをサポートし、ベクトルデータベースに保存するために文字列のシリーズに変換します。データがデータベースに保存されたら、リトリーバーと呼ばれるコンポーネントを使用してデータベースにクエリを送信することができます。さらに、LLMsを使用することで、ドキュメントを大量に参照することなく、チャットボットのような正確な回答を得ることができます。 LangChainは以下のデータソースをサポートしています。画像で確認できるように、様々なデータソースに接続するための120以上の統合が可能です。出典：LangChain Docs Q&Aアプリケーションのワークフロー LangChainがサポートするデータソースについて学びました。これにより、LangChainで利用可能なコンポーネントを使用して、質疑応答パイプラインを開発することができます。以下に、ドキュメントのロード、保存、リトリーバル、LLMによる出力生成に使用されるコンポーネントを示します。ドキュメントローダー：ユーザードキュメントをベクトル化および保存するためにロードするためのコンポーネントテキストスプリッター：これらは、ドキュメントを固定のチャンク長に変換して効率的に保存するドキュメントトランスフォーマーですベクトル保存：入力テキストのベクトル埋め込みを保存するためのベクトルデータベースの統合ドキュメントリトリーバル：データベースからユーザークエリに基づいてテキストを取得するためのコンポーネント。類似性検索技術を使用して取得します…

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「リアルタイムデータのためのPythonでのChatGPT APIの使用方法」

「Googleは、Raspberry Pi向けにMediaPipeを導入し、デバイス内の機械学習のための使いやすいPython SDKを提供します」

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SciKit Pipelinesについての簡単な紹介’

LangChainとPinecone Vector Databaseを使用したカスタムQ&Aアプリケーションの構築

「ChatGPT APIのカスタムメモリ」

「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」

「PythonでGoogleのPaLM 2 APIを使う方法」

効率化の解除：Amazon SageMaker Pipelinesでの選択的な実行の活用

「なぜOpenAIのAPIは英語以外の言語に対してより高価なのか」

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