Search Results Streamlitアプリケーション

「あなたのLLM + Streamlitアプリケーション用のベクトルデータベース」

「Streamlit AI プロジェクトのためにベクトルデータベースを探索してくださいこのガイドでは、Streamlit と最高のベクトルデータベースを紹介し、AI アプリの開発を強化します」

エアライン事業で情報とモデルを明らかにして、明らかにスムースに動作するようにモニターする

イントロダクション訓練と評価でパフォーマンスの良いモデルが、本番環境で悪化するという挫折感を経験したことがありますか？これは本番フェーズでよくある課題ですが、そこでEvidently.aiという素晴らしいオープンソースのツールが登場し、私たちのMLモデルを観察可能にして監視しやすくします。このガイドでは、本番環境でのデータとモデルのパフォーマンスの変化の背後にある理由と、実装するために必要なアクションについて取り上げます。また、このツールをStreamlit予測アプリと統合する方法も学びます。素晴らしい旅を始めましょう。この記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。必要な前提条件 1) リポジトリのクローン git clone "https://github.com/VishalKumar-S/Flight-Delay-Prediction-and-live-Monitoring-with-Azure-Evidently-and-Streamlit-with-MVC-Architecture.git" 2) 仮想環境の作成とアクティベート # 仮想環境を作成するpython3 -m venv venv# プロジェクトフォルダで仮想環境をアクティベートするsource venv/bin/activate # このコマンドはrequirements.txtファイルにリストされているPythonパッケージをインストールします。pip install -r requirements.txt 4)…

「ユーザーとの対話により、RAG使用例でのLLM応答を改善する」

最も一般的な生成AIと大規模言語モデル（LLM）の応用の1つは、特定の外部知識コーパスに基づく質問に答えることです情報検索増強生成（RAG）は、外部知識ベースを使用する質問応答システムを構築するための人気のある技術です詳細については、「Amazonと一緒に強力な質問応答ボットを作成する」を参照してください

「データサイエンスを利用した需要ベースのホテルルーム価格設定をMLOpsで実装する」

イントロダクション COVID-19の間、ホスピタリティ産業は売上の大幅な減少を経験しました。したがって、人々がより多く旅行する中でも、顧客の獲得は課題であり続けます。我々はこの問題に対処するためにMLツールを開発し、適切な価格設定を行い、宿泊率を向上させ、ホテルの収益を増やすためのフィッティングルームを提供します。ホテルのデータセットを使用して、正しい部屋の価格を選択し、宿泊率を増加させ、ホテルの収益を増やすAIツールを構築します。学習目標ホテルの部屋の適切な価格設定の重要性。データのクリーニング、データセットの変換、データの前処理。ホテルの予約データを使用したマップと視覚化プロットの作成。データサイエンスで使用されるホテルの予約データ分析の現実世界への応用。 Pythonプログラミング言語を使用したホテルの予約データ分析の実施。この記事はデータサイエンスブログマラソンの一部として公開されました。ホテルルーム価格データセットとは何ですか？ホテルの予約データセットには、ホテルタイプ、成人の人数、滞在時間、特別な要件など、異なる情報源からのデータが含まれています。これらの値は、ホテルの部屋の価格予測やホテルの収益の増加に役立ちます。ホテルルーム価格分析とは何ですか？ホテルの部屋の価格分析では、データセットのパターンやトレンドを分析します。この情報を使用して、価格設定や運営に関する意思決定を行います。これらの要素はいくつかの要因に依存します。季節性：繁忙期（祝日など）において、部屋の価格は著しく上昇します。需要：イベントの祝賀やスポーツイベントなど、需要が高まると部屋の価格も上昇します。競争：近くのホテルの価格がホテルの部屋の価格に大きく影響を与えます。エリア内のホテルの数が多いほど、部屋の価格は低くなります。設備：プール、スパ、ジムなどの設備があるホテルは、これらの施設に対してより高い料金を請求します。場所：中心地のホテルは、郊外のホテルと比べて高い料金を請求することがあります。適切なホテルの部屋の価格設定の重要性…

ZenMLとStreamlitを使用した従業員離職率予測

イントロダクション人事として働いていますか？チームの従業員が続けるかどうか、または組織を去ることを考えているかの予測に苦労していますか？心配しないでください！これを予測するために占星術師になる必要はありません。データサイエンスの力を使って、それを正確に予測することができます。簡単でパワフルなMLOpsツールであるZenMLとstreamlitと一緒に、従業員の離職率の素晴らしい旅を始めましょう。旅を始めましょう。学習目標この記事では、以下のことを学びます。 ZenMLとは？なぜ使うのか？どのように使うのか？なぜMLflowを使うのか？ZenMLとの統合方法は？デプロイメントパイプラインの必要性従業員の離職率プロジェクトの実装と予測の作成この記事は、データサイエンスブログマラソンの一部として公開されました。プロジェクトの実装問題の設定: 年齢、収入、パフォーマンスなどのいくつかの要素に基づいて、従業員が組織を去るかどうかを予測する。解決策: ロジスティック回帰モデルを構築して従業員の離職率を予測する。データセット: IBM HR Analytics Employee Attrition＆Performance [出典]: https://www.kaggle.com/datasets/pavansubhasht/ibm-hr-analytics-attrition-dataset プロジェクトの実装を見る前に、なぜここでZenMLを使用しているのかを見てみましょう。なぜZenMLを使用するのか？…

AIの生成体験を向上させる Amazon SageMakerホスティングでのストリーミングサポートの導入

「Amazon SageMakerリアルタイム推論を通じたレスポンスストリーミングの提供を発表し、大変興奮していますこれにより、チャットボット、仮想アシスタント、音楽ジェネレータなどの生成型AIアプリケーションのインタラクティブな体験を構築する際に、SageMakerリアルタイム推論を使用してクライアントに連続的に推論レスポンスをストリーミングできるようになりましたこの新機能により、レスポンス全体が生成されるのを待つのではなく、利用可能な場合にすぐにレスポンスをストリーミング開始できますこれにより、生成型AIアプリケーションの最初のバイトまでの時間を短縮できますこの記事では、インタラクティブなチャットのユースケースに対して、新しいレスポンスストリーミング機能を使用したSageMakerリアルタイムエンドポイントを使用してストリーミングWebアプリケーションを構築する方法を紹介しますサンプルデモアプリケーションのUIにはStreamlitを使用しています」

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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「あなたのLLM + Streamlitアプリケーション用のベクトルデータベース」

エアライン事業で情報とモデルを明らかにして、明らかにスムースに動作するようにモニターする

「ユーザーとの対話により、RAG使用例でのLLM応答を改善する」

「データサイエンスを利用した需要ベースのホテルルーム価格設定をMLOpsで実装する」

ZenMLとStreamlitを使用した従業員離職率予測

AIの生成体験を向上させる Amazon SageMakerホスティングでのストリーミングサポートの導入

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

「Amazon SageMaker 上での LLM を使用した多言語対応の知識型ビデオおよび音声の質疑応答システム」

Langchain、Weviate、およびStreamlitを使用してカスタムAIベースのチャットボットを構築する

相互に接続された複数ページのStreamlitアプリを作成する方法

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