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「UnbodyとAppsmithを使って、10分でGoogle Meet AIアシスタントアプリを作る方法」
「ほぼコードなしで、Google Meetのビデオ録画を処理し、メモを作成し、アクションアイテムをキャプチャするAIのミーティングアシスタントアプリを開発する方法を学びましょう」
「OpenAIやLM Studioに頼らずにAutoGenを使用する方法」
イントロダクション OpenAIやLMスタジオに頼らずに、あなた自身のAIチームを作成する準備はできていますか?もはや銀行を荒らすことも、アプリをダウンロードすることもありません。llama-cpp-pythonの設定から、autogenフレームワークのヘルプを借りてローカルLLMのパワーを探求するまで。OpenAI APIに依存せず、Autogenのフルポテンシャルを引き出す準備をしましょう。 学習目標 詳細に入る前に、この記事の主な学習目標を概説しましょう: さまざまなAIライブラリとツールを評価・比較する方法を学ぶ。 llama-cpp-pythonがOpenAI APIの代替として提供できる方法を探索する。 2つの現実世界の使用例で獲得した知識を適用する: アルゴリズムメンターチームの構築と金融チャート生成の自動化。 AutoGenの改善されたユーザーエクスペリエンスを探索し、統合されたIPythonを通じて即時のコード実行結果を得る。 この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。 ツール紹介: llama-cpp-python、AutoGen、およびローカルLLM しかし、このテックツールキットの特別な点は何でしょうか? llama-cpp-pythonは、LLMAのような有名なモデルを含めて、ローカルでLLMを実行するためのゲートウェイです。コンピュータ上にAIのスーパースターがいるようなもので、さまざまなBLASバックエンドのサポートにより、速度は驚異的です! AutoGen AutoGenは、基盤モデルを使用するための高レベルな抽象化として機能する統一されたマルチエージェント会話フレームワークです。LLM、ツール、および人間の参加者を統合し、自動化されたチャットを通じて能力のある、カスタマイズ可能で会話形式のエージェントを結合します。エージェント同士が自律的にコミュニケーションして共同作業を行うことができ、複雑なタスクを効率的に進めることやワークフローを自動化することが可能です。 もしAutoGenの機能をより深く探求し、戦略的なAIチームビルディングをどのように支援するかを調べることに興味があるなら、当社の専用ブログ「Strategic AI Team Building…
「SageMakerエンドポイントとしてカスタムMLモデルを展開する」
「機械学習(ML)モデルを開発するには、データ収集からモデルの展開までの重要なステップがありますアルゴリズムの改善やテストを通じてパフォーマンスを確認した後、最後の重要なステップは...」
予測モデルの構築:Pythonにおけるロジスティック回帰
著者によるイメージ 機械学習を始めるとき、ロジスティック回帰は最初にツールボックスに追加するアルゴリズムの一つですこれはシンプルで頑健なアルゴリズムであり、主に2値分類の課題に使用されます0と1の2つのクラスを持つ二値分類問題を考えますロジスティック回帰はロジスティックまたは...
自分のドキュメントで春のAIとOpenAI GPTが有用になるようにRAGを作成する
「RAGを使用して、Spring AIとOpenAI GPTを活用してドキュメント検索のエクスペリエンスを向上させる方法を発見しましょう自分自身のドキュメントをより役立つものにする方法を学びましょう」
新しい – Code-OSS VS Codeオープンソースに基づくコードエディタが、Amazon SageMaker Studioで利用可能になりました
本日は、Amazon SageMaker Studioにおける新しい統合開発環境(IDE)オプションであるCode Editorのサポートを発表することを嬉しく思いますCode Editorは、Code-OSS、つまりVisual Studio Codeのオープンソース版に基づいており、機械学習(ML)開発者が知っていて愛している人気のあるIDEの馴染みのある環境とツールにアクセスする機能が完全に統合されています
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「もし普段から運転することがあるなら、自動車のフードには気にすることなく綿が詰まっているかもしれませんしかし、もしもあなたがより良い車を作る責任を持つ設計や製造の一環であるならば…」
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LLM SaaSのためのFastAPIテンプレート パート1 — Authとファイルのアップロード
最近、FastAPIはPythonバックエンド開発者コミュニティで注目を集めていますそのシンプルさ、非同期性、ネイティブのSwagger UIのおかげですこれらの人気のあるLLMオープンソースの中で...
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