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「LLM応募の準備を始めるための6つの便利なフリーのノートブック」

この記事で、大型言語モデル（LLM）の無限の可能性に挑戦してみましょう豪華な無料のノートブック6冊の特別ラインナップも提供されていますさあ、その世界へ飛び込んでください

Amazon SageMakerノートブックのジョブをスケジュールし、APIを使用してマルチステップノートブックのワークフローを管理します

Amazon SageMaker Studioは、データサイエンティストが対話的に構築、トレーニング、展開するための完全に管理されたソリューションを提供しますAmazon SageMakerのノートブックジョブを使用すると、データサイエンティストはSageMaker Studioで数回クリックするだけで、ノートブックを必要に応じて実行するか、スケジュールに従って実行することができますこの発表により、ノートブックをジョブとしてプログラムで実行することができます[...]

「PythonデータサイエンスのJupyterノートブックの6つの魔法的なコマンド」

“`html Pythonベースのデータサイエンスプロジェクトでは、Jupyter Notebooksの利用が広く行われています。これらのインタラクティブで使いやすい環境は、コードとドキュメントのシームレスな統合を可能にし、探索と分析のための適した空間を提供します。このフレームワーク内には、不可欠なツールとして役立つ一連のマジックコマンドが存在します。これらのコマンドは、ワークフローの効率を向上させるだけでなく、データサイエンティストにとっての時間を節約する楽器として機能します。 1. Jupyterにおけるモデルとの対話コマンド「%%ai」を使用すると、機械学習モデルとの自然言語対話の世界に入ることができます。このコマンドを使用してモデルを選択し、そのモデルと自然な対話をすることができます。この機能により、モデルの探索の可能性が広がり、Jupyter Notebooksのインタラクティビティが向上します。 2.%%latex：視覚的な表現の向上「%%latex」コマンドは、ノートブックに数式や記号を含める必要がある場合に使用します。LaTeXコードをJupyter Notebooksで直接レンダリングすることができるため、より明確かつ専門的なプレゼンテーションのための数学的な表現をシームレスに統合することが可能となります。 3. %%sql：データベースとの連携の強化「%%sql」マジックコマンドを使用すると、SQLクエリをJupyter Notebooksに簡単に統合することができます。これにより、ユーザーはノートブック環境内で直接SQLクエリを実行することができます。この機能により、データベースを使用するデータサイエンティストにとって、外部インターフェースの必要性がなくなります。 4. %run：簡単なPythonファイルの実行「%run」マジックコマンドを使用すると、Jupyter Notebook内で外部のPythonファイルを実行することが簡単になります。スタンドアロンスクリプトまたはモジュールのPythonファイル内のデータにアクセスするために、1つのコマンドだけで済みます。これにより、Jupyterベースのアプリケーションのモジュラリティが向上し、外部コードの統合が容易になります。 5. %%writefile：ファイル作成の効率化マジックコマンド「%%writefile」は、ノートブック内での迅速なファイル作成の必要性を対応します。ユーザーは望むファイル名を入力し、セル内に内容を含めることで、新しいPythonファイルを簡単に作成することができます。この機能により、ファイル管理のアプローチが簡素化され、コードの整理が向上します。 6. %history -n：過去のコマンドの取得…

探索的なノートブックの使い方[ベストプラクティス]

「Jupyterノートブックは、データサイエンスコミュニティにおいて最も議論のあるツールの一つとなっています意見の異なる批評家もいますが、熱狂的なファンも存在しますそれにもかかわらず、多くのデータサイエンティストは、うまく使われれば本当に価値があると同意するでしょうそして、この記事では、それに焦点を当てていきます」

「データサイエンスのトップ7の無料クラウドノートブック」

「クラウドノートブックはデータサイエンスのゲームチェンジャーであり、コンピューティングへの無料アクセス、プリビルト環境、コラボレーション機能、サードパーティの統合などを提供していますこれらは、あなたのワークフローを向上させるために必要な全てを提供します」

Data science

VoAGIニュース、10月5日：Pythonのマスターに役立つ無料の5冊の本 • データサイエンスのためのトップ7の無料クラウドノートブック

今週のVoAGIでは、Pythonをマスターするための無料の5冊の書籍•データのためのトップ7の無料クラウドノートブックなどなど、たくさんの情報があります！

NEWS

「ColabノートブックでLlama-2 7BモデルとのチャットをするためのHugging Faceガイド」

ついに私はMetaのLlama 2という最も人気のあるオープンソースの大規模言語モデルを使って遊ぶことに決めました（執筆時点でのものです）この初心者向けガイドでは、すべてのステップを詳しく説明します...

「Jupyter APIを使用してノートブックをスケジュールして呼び出す」

GCP CloudRunnerやCloud Functionsといったサーバーレスクラウドサービスのおかげで、ノートブックをデプロイして周期的に実行するために高額な仮想マシンやサーバーを管理する必要はありません

「Jupyter AIに会おう Jupyterノートブックで人工知能の力を解き放つ」

人工知能（AI）とコーディングの革新的な進歩において、Project Jupyterはそのツールキットに画期的な追加を導入します。それがJupyter AIです。このエキサイティングな事業は、Jupyterノートブックの世界に生成型AIを導入し、コーディング体験を革新するという素晴らしい機能を提供します。マジックコマンドと洗練されたチャットインターフェースの統合により、Jupyter AIはコードとの対話方法を再定義します。さらに、エラーのトラブルシューティングやノートブック全体の作成さえも行うことができます。Jupyter AIの世界に飛び込み、その多様な機能を探索してみましょう。それは経験豊富な開発者と好奇心旺盛な学習者の両方を魅了するでしょう。また読む：AnthropicがClaude 2を公開：コーディングを革新する次世代AIチャットプログラム Jupyter AI：AIとコーディングのギャップを埋める Jupyter AIは、インタラクティブな計算とデータ分析を支援する役割で有名なプラットフォームであるProject Jupyterの公式サブプロジェクトです。生成型人工知能の導入により、Jupyter AIは自然言語のプロンプトからコードを理解し、生成し、合成する機能を提供します。このAIの能力とコーディングの創造性の融合は、効率的なワークフローを実現し、学習を加速する可能性を広げます。また読む：Codey：Googleのコーディングタスク用生成AI 選択によるエンパワーメント：責任あるAIのアプローチ Jupyter AIの特徴の1つは、責任あるAIとデータプライバシーへの取り組みです。このプラットフォームでは、ユーザーが自分の好みの大規模言語モデル（LLM）、埋め込みモデル、およびベクトルデータベースを選択し、AIの動作を独自の要件に合わせることができます。このカスタマイズにより、体験を個人化するだけでなく、透明性とプライバシーを重視するフレームワークが確立されます。Jupyter AIの基本的なプロンプト、チェーン、およびコンポーネントはオープンソースであり、ユーザーはAIの動作を詳細に検証して理解することができます。さらに、Jupyter AIはモデル生成コンテンツに関連するメタデータを保存し、コーディングワークフロー内でAIによって生成されたコードを追跡するための組み込みメカニズムを提供します。また読む：MetaがCodeComposeをリリース- GitHub CopilotのAIパワード代替ツールプライバシーの確保：倫理的なAIの核データプライバシーの懸念が高まる時代に、Jupyter…

「Jupyter AIに会おう：マジックコマンドとチャットインターフェースでジェネラティブ人工知能をJupyterノートブックにもたらす新しいオープンソースプロジェクト」

Jupyter AIは、Project Jupyterの公式サブプロジェクトであり、Jupyterノートブックに生成型人工知能をもたらします。ユーザーはコードを説明し、生成し、エラーを修正し、コンテンツを要約し、自然言語のプロンプトから完全なノートブックを生成することができます。このツールは、AI21、Anthropic、AWS、Cohere、およびOpenAIを含むさまざまなプロバイダーの大規模言語モデル（LLM）をJupyterと接続し、LangChainによってサポートされています。 Jupyter AIは、責任あるAIとデータプライバシーを考慮して設計されており、ユーザーは特定のニーズに合わせて好みのLLM、埋め込みモデル、およびベクトルデータベースを選択することができます。ソフトウェアの基礎となるプロンプト、チェーン、およびコンポーネントはオープンソースであり、データの透明性が確保されています。さらに、モデルが生成したコンテンツに関するメタデータを保存するため、ワークフロー内でAIが生成したコードの追跡が容易になります。重要なことに、Jupyter AIはユーザーデータのプライバシーを尊重し、明示的な同意なしにデータを読み取ることや送信することはありません。 Jupyter AIを使用するには、ユーザーは自分のJupyterLab（バージョン3または4）に適したバージョンをpipを使用してインストールすることができます。ソフトウェアは、LLMと対話するための2つのインターフェースを提供しています。JupyterLab内のチャットUIと、サポートされているノートブック環境用のマジックコマンドインターフェースです。チャットインターフェース内のAIアシスタントであるJupyter Nautは、テキストを介してコミュニケーションを行い、さまざまな機能を提供します。一般的な質問に答えることや、コードを平易な英語や他の言語で説明すること、コードを修正すること、エラーを特定することができます。さらに、テキストプロンプトから完全なノートブックを生成するための「/generate」コマンドを使用することもできます。チャットインターフェースでは、「/learn」コマンドを使用して、Jupyternautにローカルファイルについて教えることができます。Jupyternautは埋め込みモデルを使用してデータを変換し、ローカルのベクトルデータベースに保存するため、ユーザーは「/ask」コマンドを使用してこれらのファイルに関する質問をすることができます。AIは保存された情報に基づいて応答します。ノートブック環境では、「%%ai」といったマジックコマンドを使用してLLMと対話することができます。ソフトウェアは複数のプロバイダーをサポートしており、ユーザーは「–format」パラメーターを使用して出力形式をカスタマイズすることができます。さらに、変数の補間により、AIモデルとの動的な対話が可能です。 Jupyter AIは、倫理的な考慮、プライバシー、データの透明性に焦点を当てたJupyterノートブックでのAIによるコード生成とアシストの貴重なツールです。ユーザーは実行する前にAIによって生成されたコードを確認することが推奨されており、人間が書いたコードと同じ慣行に従うことが求められます。結論として、Jupyter AIは、データプライバシーと責任あるAIの慣行を守りながら、AIによるコード生成、アシスト、説明を提供する、強力で倫理的なProject Jupyterの一環となっています。

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