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リフレックスを使って、純粋なPythonでChatGPTに似たWebアプリを作成する

OpenAIのAPIを使用して、一行のデプロイメントで純粋なPythonでChatGPT風のWebアプリを構築する方法

「6週間でCassandraにベクトル検索を追加するのにAIがどのように役立ったのか」

「DataStaxは、この基礎となるAI機能を追加するために迅速に動かなければなりませんでしたChatGPT、Copilot、および他のAIツールのおかげで、私たちはコードを構築することができました」

JavaScriptの配列を繰り返す方法

forループは反復文であり、特定の条件をチェックし、それらの条件が満たされている限り、コードブロックを繰り返し実行しますfor...inループは、配列を繰り返し処理するためのより簡単な方法です...

「OceanBaseを使用して、ゼロからLangchainの代替を作成する」

「オーシャンベースとAIの統合からモデルのトレーニングやチャットボットの作成まで、興味深い旅を通じてこのトピックを探求します」

「MLパイプラインアーキテクチャのデザインパターン（10の実世界の例を使用）」

すべての機械学習の実践者が、Jupyter Notebookでモデルをトレーニングすることはプロジェクト全体の一部にすぎないと気づく時が来ます応答性と柔軟性を保ちながら、データを生の形式から予測まで持っていくためのワークフローを準備することが本当の課題ですその時点で、データサイエンティストまたは...

MLOps

AI WebTVは、自動ビデオと音楽合成の最新の進歩を紹介するための実験的なデモです。 👉 AI WebTVスペースにアクセスしてストリームを視聴できます。モバイルデバイスを使用している場合は、Twitchのミラーからストリームを視聴できます。 AI WebTVの目的は、ZeroscopeやMusicGenなどのオープンソースのテキストからビデオを生成するモデルを使用して、エンターテイニングでアクセスしやすい方法でビデオをデモすることです。これらのオープンソースモデルは、Hugging Faceハブで見つけることができます: ビデオ用: zeroscope_v2_576とzeroscope_v2_XL 音楽用: musicgen-melody 個々のビデオシーケンスは意図的に短く作られており、WebTVは芸術方向性やプログラミングを持つ実際のショーではなく、テックデモ/ショーリールとして見るべきです。 AI WebTVは、ビデオショットのシーケンスを取り、テキストからビデオを生成するモデルに渡してテイクのシーケンスを生成することで動作します。さらに、人間によって書かれた基本テーマとアイデアは、LLM（この場合はChatGPT）を通じて渡され、各ビデオクリップごとにさまざまな個別のプロンプトを生成するために使用されます。以下は、AI WebTVの現在のアーキテクチャのダイアグラムです: WebTVはNodeJSとTypeScriptで実装されており、Hugging Faceでホストされているさまざまなサービスを使用しています。テキストからビデオへのモデル中心となるビデオモデルはZeroscope…

Hugging Face Unity APIのインストールと使用方法

Hugging Face Unity APIは、Hugging Face Inference APIの簡単に使用できる統合です。これにより、開発者はUnityプロジェクトでHugging Face AIモデルにアクセスして使用することができます。このブログ投稿では、Hugging Face Unity APIのインストールと使用方法について説明します。インストール Unityプロジェクトを開きます Window -> Package Managerに移動します +をクリックし、Add Package from git URLを選択します https://github.com/huggingface/unity-api.gitを入力します…

AI音声認識をUnityで

はじめにこのチュートリアルでは、Hugging Face Unity APIを使用してUnityゲームに最先端の音声認識を実装する方法を案内します。この機能は、コマンドの実行、NPCへの話しかけ、アクセシビリティの向上、音声をテキストに変換する必要がある他の機能など、さまざまな用途で使用することができます。自分自身でUnityで音声認識を試してみるには、itch.ioでライブデモをチェックしてください。前提条件このチュートリアルでは、Unityの基本的な知識があることを前提としています。また、Hugging Face Unity APIをインストールしている必要があります。APIの設定手順については、以前のブログ記事を参照してください。手順 1. シーンの設定このチュートリアルでは、プレイヤーが録音を開始および停止でき、その結果がテキストに変換される非常にシンプルなシーンを設定します。まず、Unityプロジェクトを作成し、次の4つのUI要素を持つキャンバスを作成します。開始ボタン：録音を開始します。停止ボタン：録音を停止します。テキスト（TextMeshPro）：音声認識の結果が表示される場所です。 2. スクリプトの設定 SpeechRecognitionTestという名前のスクリプトを作成し、空のGameObjectにアタッチします。スクリプト内で、UIコンポーネントへの参照を定義します。 [SerializeField]…

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